文章目录
一、背景知识
前面讲的是Sobel和Canny两种边缘检测算法，这两种算法都要定义滤波核的大小，一般是3、5、7这种奇数，下面要介绍的Scharr边缘检测，就去掉了这一步，直接使用定义好的滤波核进行操作。
Scharr滤波核的尺寸大小是固定的3*3，其在X方向上的一阶算子是：
在Y方向上的一阶算子是：
发现有什么特点？？？需要记笔记的地方来了：
- X方向的一阶算子，水平方向三个值相加等于0，这就会抑制水平方向的边缘，尽可能多的保留垂直方向的边缘。
- Y方向的一阶算子，垂直方向三个值相加等于0，这就会抑制垂直方向的边缘，尽可能多的保留水平方向的边缘。
二、Scharr()函数
Emgu CV中，Scharr()函数定义如下：
csharp
public static void Scharr(
IInputArray src, // 输入图像
IOutputArray dst, // 输出图像
DepthType ddepth, // 输出的图像深度，Cv8U、Cv16S、Cv32U这种
int dx, // 0是不在X方向（水平方向）求导，1是在X方向（水平方向）求导
int dy, // 0是不在Y方向（垂直方向）求导，1是在Y方向（垂直方向）求导
double scale = 1.0, // 计算可选比例因子，默认值1，不知道干什么用的
double delta = 0.0, // 加到输出像素的偏值，默认为0
BorderType borderType = BorderType.Reflect101 // 边界类型，默认值BorderType.Reflect101
)注意了，在X方向求导，就是抑制水平边缘；在Y方向求导，就是抑制垂直边缘。
三、演示
1.原始素材
原始素材srcMat如下图：
这张图片水平、垂直方向边缘很明显，十分适合Scharr函数演示。
2.只在X方向检测
只在X方向检测就是只在水平方向求导，不在垂直方向求导，因此会抑制水平方向边缘，保留垂直方向边缘，代码如下：
csharp
Mat tempMat = srcMat.Clone();
Mat dstMat = new Mat();
Mat directionX = new Mat();
// 转成灰度图
CvInvoke.CvtColor(tempMat, tempMat, ColorConversion.Bgr2Gray);
// 求X方向
CvInvoke.Scharr(tempMat, directionX, DepthType.Cv16S, 1, 0, 1, 0, BorderType.Default);
// 计算绝对值，并将结果转换为8位
CvInvoke.ConvertScaleAbs(directionX, dstMat, 1, 0);
CvInvoke.Imshow("Scharr X, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);最终输出的图像如下：
3.只在Y方向检测
只在Y方向检测就是只在垂直方向求导，不在水平方向求导，因此会抑制垂直方向边缘，保留水平方向边缘，代码如下：
csharp
Mat tempMat = srcMat.Clone();
Mat dstMat = new Mat();
Mat directionX = new Mat();
// 转成灰度图
CvInvoke.CvtColor(tempMat, tempMat, ColorConversion.Bgr2Gray);
// 求Y方向
CvInvoke.Scharr(tempMat, directionY, DepthType.Cv16S, 0, 1, 1, 0, BorderType.Default);
// 计算绝对值，并将结果转换为8位
CvInvoke.ConvertScaleAbs(directionX, dstMat, 1, 0);
CvInvoke.Imshow("Scharr Y, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);最终输出的图像如下：
3.X、Y方向同时检测
这时会同时保留水平、垂直方向的边缘，代码如下：
csharp
Mat tempMat = srcMat.Clone();
Mat dstMat = new Mat();
Mat directionX = new Mat();
Mat directionY = new Mat();
Mat absX = new Mat();
Mat absY = new Mat();
// 转成灰度图
CvInvoke.CvtColor(tempMat, tempMat, ColorConversion.Bgr2Gray);
// 求X方向
CvInvoke.Scharr(tempMat, directionX, DepthType.Cv16S, 1, 0, 1, 0, BorderType.Default);
CvInvoke.ConvertScaleAbs(directionX, absX, 1, 0); // 计算绝对值，并将结果转换为8位
// 求Y方向
CvInvoke.Scharr(tempMat, directionY, DepthType.Cv16S, 0, 1, 1, 0, BorderType.Default);
CvInvoke.ConvertScaleAbs(directionY, absY, 1, 0); // 计算绝对值，并将结果转换为8位
// X轴加Y轴，权重都是50%
CvInvoke.AddWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0, dstMat);
CvInvoke.Imshow("Scharr X and Y, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);
四、最后总结
在Emgu.CV中，Scharr函数和Sobel函数的运行速度差不多，但是Scharr函数更能提取出细节和纹理丰富的部位，童鞋们可以用我的代码去试试。
原创不易，请勿抄袭。共同进步，相互学习。