opencv python图像梯度实例详解

这篇文章主要介绍了opencv python图像梯度实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一阶导数与Soble算子

二阶导数与拉普拉斯算子

图像边缘：

Soble算子：

二阶导数：

拉普拉斯算子：

import cv2 as cv
import numpy as np

# 图像梯度（由x,y方向上的偏导数和偏移构成），有一阶导数（sobel算子）和二阶导数（Laplace算子）
# 用于求解图像边缘，一阶的极大值，二阶的零点
# 一阶偏导在图像中为一阶差分，再变成算子（即权值）与图像像素值乘积相加，二阶同理
def sobel_demo(image):
 grad_x = cv.Sobel(image, cv.CV_32F, 1, 0) # 采用Scharr边缘更突出
 grad_y = cv.Sobel(image, cv.CV_32F, 0, 1)

gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x) # 由于算完的图像有正有负，所以对其取绝对值
 grady = cv.convertScaleAbs(grad_y)

# 计算两个图像的权值和，dst = src1*alpha + src2*beta + gamma
 gradxy = cv.addWeighted(gradx, 0.5, grady, 0.5, 0)

cv.imshow("gradx", gradx)
 cv.imshow("grady", grady)
 cv.imshow("gradient", gradxy)

def laplace_demo(image): # 二阶导数，边缘更细
 dst = cv.Laplacian(image,cv.CV_32F)
 lpls = cv.convertScaleAbs(dst)
 cv.imshow("laplace_demo", lpls)

def custom_laplace(image):
 # 以下算子与上面的Laplace_demo()是一样的，增强采用np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]])
 kernel = np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]])
 dst = cv.filter2D(image, cv.CV_32F, kernel=kernel)
 lpls = cv.convertScaleAbs(dst)
 cv.imshow("custom_laplace", lpls)

def main():
 src = cv.imread("../images/lena.jpg")
 cv.imshow("lena",src)
 # sobel_demo(src)
 laplace_demo(src)
 custom_laplace(src)
 cv.waitKey(0) # 等有键输入或者1000ms后自动将窗口消除，0表示只用键输入结束窗口
 cv.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口

if __name__ == '__main__':
 main()

来源：https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/12244481.html