OpenCV图像滤波(15)梯度计算函数Scharr()的使用

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

函数使用 Scharr 运算符计算图像的第一个 x- 或 y- 空间导数。

调用
Scharr(src, dst, ddepth, dx, dy, scale, delta, borderType) \texttt{Scharr(src, dst, ddepth, dx, dy, scale, delta, borderType)} Scharr(src, dst, ddepth, dx, dy, scale, delta, borderType)

等同于
Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy, FILTERSCHARR, scale, delta, borderType) \texttt{Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy, FILTERSCHARR, scale, delta, borderType)} Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy, FILTERSCHARR, scale, delta, borderType)

Scharr() 函数是 OpenCV 中用于计算图像梯度的一个函数,它是一种改进的 Sobel 操作算子,能够提供更精确的梯度估计。Scharr() 函数通常用于边缘检测和特征提取等图像处理任务中。

函数原型

cpp 复制代码
void cv::Scharr
(
	InputArray 	src,
	OutputArray 	dst,
	int 	ddepth,
	int 	dx,
	int 	dy,
	double 	scale = 1,
	double 	delta = 0,
	int 	borderType = BORDER_DEFAULT 
)		

参数

  • 参数src 输入图像。
  • 参数dst 与 src 具有相同大小和通道数的输出图像。
  • 参数ddepth 输出图像深度,参见 combinations
  • 参数dx x 方向导数的阶数。
  • 参数dy y 方向导数的阶数。
  • 参数scale 可选的缩放因子,应用于计算出的导数值;默认情况下,不应用任何缩放(参见 getDerivKernels 以获取更多细节)。
  • 参数delta 可选的 delta 值,在存储结果之前添加到结果中。
  • 参数borderType 像素外推方法,参见 BorderTypes。BORDER_WRAP 不受支持。

代码示例

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 加载图像
    cv::Mat img = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/erik.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE );

    if ( img.empty() )
    {
        std::cout << "无法加载图像,请检查路径是否正确。" << std::endl;
        return -1;
    }
    cv::Size sz2Sh( 400, 600 );
    cv::resize( img, img, sz2Sh, 0, 0, cv::INTER_LINEAR_EXACT );
    // 计算 x 方向和 y 方向的梯度
    cv::Mat grad_x, grad_y;
    cv::Mat abs_grad_x, abs_grad_y;

    cv::Scharr( img, grad_x, CV_32F, 1, 0 );  // 计算 x 方向梯度
    cv::Scharr( img, grad_y, CV_32F, 0, 1 );  // 计算 y 方向梯度

    // 转换为绝对值
    cv::convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x );
    cv::convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y );

    // 显示结果
    cv::namedWindow( "Original Image", cv::WINDOW_NORMAL );
    cv::imshow( "Original Image", img );

    cv::namedWindow( "Gradient X", cv::WINDOW_NORMAL );
    cv::imshow( "Gradient X", abs_grad_x );

    cv::namedWindow( "Gradient Y", cv::WINDOW_NORMAL );
    cv::imshow( "Gradient Y", abs_grad_y );

    cv::waitKey( 0 );  // 等待按键

    return 0;
}

运行结果

相关推荐
AI量化投资实验室35 分钟前
15年122倍,年化43.58%,回撤才20%,Optuna机器学习多目标调参backtrader,附python代码
人工智能·python·机器学习
java_logo37 分钟前
vllm-openai Docker 部署手册
运维·人工智能·docker·ai·容器
倔强青铜三1 小时前
苦练Python第67天:光速读取任意行,linecache模块解锁文件处理新姿势
人工智能·python·面试
算家计算1 小时前
重磅突破!全球首个真实物理环境机器人基准测试正式发布,具身智能迎来 “ImageNet 时刻”
人工智能·资讯
新智元1 小时前
苹果 M5「夜袭」高通英特尔!AI 算力狂飙 400%,Pro 三剑客火速上新
人工智能·openai
GoppViper1 小时前
什么是GEO生成式引擎优化?GEO科普:定义、原理与应用指南
人工智能·搜索引擎
新智元1 小时前
谷歌 × 耶鲁联手发布抗癌神器!AI 推理精准狙击「隐身」癌细胞
人工智能·openai
勤源科技1 小时前
运维知识图谱的构建与应用
运维·人工智能·知识图谱
jndingxin2 小时前
瑞芯微算法环境搭建(2)------编译opencv
人工智能·opencv·计算机视觉
LeeZhao@2 小时前
【具身智能】具身机器人VLA算法入门及实战(一):具身智能系统及VLA
人工智能·docker·语言模型·机器人