OpenCV CUDA模块图像过滤------创建一个 Scharr 滤波器函数createScharrFilter()

• 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

该函数用于创建一个 Scharr 滤波器（基于 CUDA 加速），用于图像的一阶导数计算。它常用于边缘检测任务中，相比 Sobel 滤波器具有更高的方向精度和更小的误差。

在 GPU 上使用此滤波器可显著提升图像处理速度，特别适合大规模图像或实时视频处理任务。

函数原型

Ptr<Filter> cv::cuda::createScharrFilter 	
(
 	int  	srcType,
	int  	dstType,
	int  	dx,
	int  	dy,
	double  	scale = 1,
	int  	rowBorderMode = BORDER_DEFAULT,
	int  	columnBorderMode = -1 
) 		

参数

参数名	类型	描述
srcType	int	输入图像类型。例如 CV_8UC1, CV_32FC1 等。
dstType	int	输出图像类型。通常使用浮点类型如 CV_32FC1。
dx	int	x 方向上的导数阶数，取值为 0 或 1。
dy	int	y 方向上的导数阶数，取值为 0 或 1，且必须满足 dx + dy == 1。
scale	double	可选比例因子，默认为 1。用于对滤波结果进行缩放。
rowBorderMode	int	行方向滤波时使用的边界填充方式。常用如 BORDER_DEFAULT、BORDER_REPLICATE 等。
columnBorderMode	int	列方向滤波时使用的边界填充方式。默认值 -1 表示与 rowBorderMode 相同。

代码示例

#include <opencv2/cudafilters.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读取图像并上传到 GPU
    cv::Mat h_input = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE );
    cv::cuda::GpuMat d_input, d_output;

    d_input.upload( h_input );

    // 创建 Scharr 滤波器（检测 x 方向边缘）
    auto scharrX = cv::cuda::createScharrFilter( CV_8UC1, CV_32FC1, 1, 0 );

    // 应用滤波器
    scharrX->apply( d_input, d_output );

    // 下载结果并显示
    cv::Mat h_output;
    d_output.download( h_output );

    // 归一化显示
    cv::convertScaleAbs( h_output, h_output );  // 转换回 uchar 类型
    cv::imshow( "Scharr X Output", h_output );
    cv::waitKey( 0 );

    return 0;
}

运行结果