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OpenCV-Python实战（11）——边缘检测

article 2025/1/1 8:04:09

一、Sobel 算子

通过 X 梯度核与 Y 梯度核求得图像在，水平与垂直方向的梯度。

img = cv2.Sobel(src=*,ddepth=*,dx=*,dy=*,ksize=*,scale=*,delta=*,borderType=*)

img：目标图像。

src：原始图像。

ddepth：目标图像深度，-1 代表与原始图像深度相同。

dx、dy：x或y 轴方向的求导阶数，可以为：0、1、3 等。0 表示不求导。

ksize：Soble核大小。

scale：导数计算的缩放系数，默认为：1。

delta：常数项，默认为：0。

borderType：边界样式，使用默认即可。

import cv2

img = cv2.imread('jin.png')
dst_x = cv2.Sobel(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=1,dy=0)
dst_y = cv2.Sobel(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=0,dy=1)
# 取梯度的绝对值
dst_x = cv2.convertScaleAbs(dst_x)
dst_y = cv2.convertScaleAbs(dst_y)

dst = cv2.addWeighted(dst_x,0.5,dst_y,0.5,0)

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

import cv2

img = cv2.imread('Lena.png')[::2,::2,:]
dst_x = cv2.Sobel(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=1,dy=0)
dst_y = cv2.Sobel(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=0,dy=1)
# 取梯度的绝对值
dst_x = cv2.convertScaleAbs(dst_x)
dst_y = cv2.convertScaleAbs(dst_y)

dst = cv2.addWeighted(dst_x,0.5,dst_y,0.5,0)

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('Sobel',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

二、Scharr 算子

img = cv2.Scharr(src=*,ddepth=*,dx=*,dy=*,ksize=*,scale=*,delta=*,borderType=*)

img：目标图像。

src：原始图像。

ddepth：目标图像深度，-1 代表与原始图像深度相同。

dx、dy：x或y 轴方向的求导阶数，可以为：0、1、3 等。0 表示不求导。

ksize：Soble核大小。

scale：导数计算的缩放系数，默认为：1。

delta：常数项，默认为：0。

borderType：边界样式，使用默认即可。

import cv2

img = cv2.imread('Lena.png')[::2,::2,:]
cv2.imshow('img',img)
# Sobel 算子
dst_x = cv2.Sobel(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=1,dy=0)
dst_y = cv2.Sobel(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=0,dy=1)
dst_x = cv2.convertScaleAbs(dst_x) # 取梯度的绝对值
dst_y = cv2.convertScaleAbs(dst_y)
dst_Sobel = cv2.addWeighted(dst_x,0.5,dst_y,0.5,0)
cv2.imshow('Sobel',dst_Sobel)

# Scharr 算子
dst_x = cv2.Scharr(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=1,dy=0)
dst_y = cv2.Scharr(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=0,dy=1)
dst_x = cv2.convertScaleAbs(dst_x) # 取梯度的绝对值
dst_y = cv2.convertScaleAbs(dst_y)
dst_Scharr = cv2.addWeighted(dst_x,0.5,dst_y,0.5,0)
cv2.imshow('Scharr',dst_Scharr)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、Laplacian 算子

img = cv2.Laplacian(src=*,ddepth=*,ksize=*,scale=*,delta=*,borderType=*)

img：目标图像。

src：原始图像。

ddepth：目标图像深度，-1 代表与原始图像深度相同。

ksize：Soble核大小。

scale：导数计算的缩放系数，默认为：1。

delta：常数项，默认为：0。

borderType：边界样式，使用默认即可。

import cv2

img = cv2.imread('Lena.png')[::2,::2,:]
cv2.imshow('img',img)
# Sobel 算子
dst_x = cv2.Sobel(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=1,dy=0)
dst_y = cv2.Sobel(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=0,dy=1)
dst_x = cv2.convertScaleAbs(dst_x) # 取梯度的绝对值
dst_y = cv2.convertScaleAbs(dst_y)
dst_Sobel = cv2.addWeighted(dst_x,0.5,dst_y,0.5,0)
cv2.imshow('Sobel',dst_Sobel)

# Sobel 算子
dst_x = cv2.Scharr(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=1,dy=0)
dst_y = cv2.Scharr(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=0,dy=1)
dst_x = cv2.convertScaleAbs(dst_x) # 取梯度的绝对值
dst_y = cv2.convertScaleAbs(dst_y)
dst_Scharr = cv2.addWeighted(dst_x,0.5,dst_y,0.5,0)
cv2.imshow('Scharr',dst_Scharr)

# Laplacian 算子
dst = cv2.Laplacian(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,ksize=3)
dst_Laplacian = cv2.convertScaleAbs(dst_x) # 取梯度的绝对值
cv2.imshow('Laplacian',dst_Laplacian)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四、Canny 边缘检测

img = cv2.Canny(image=*,edges=*,threshold1=*,threshold2=*,apertureSize=*,L2gradient=False)

img：目标图像。

image：原始图像。

edges：边缘数。

threshold1、threshold2：minVal 和 maxVal。

apertureSize：运算符大小。

L2gradient：梯度公式：默认为False， $G = \left | G_{x} \right |+\left | G_{y} \right |$ ；如果为Ture则： $G = \sqrt{G_{x}^{2}+G_{y}^{2}}$

import cv2

img = cv2.imread('Lena.png')[::2,::2,:]
cv2.imshow('img',img)
# Sobel 算子
dst_x = cv2.Sobel(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=1,dy=0)
dst_y = cv2.Sobel(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=0,dy=1)
dst_x = cv2.convertScaleAbs(dst_x) # 取梯度的绝对值
dst_y = cv2.convertScaleAbs(dst_y)
dst_Sobel = cv2.addWeighted(dst_x,0.5,dst_y,0.5,0)
cv2.imshow('Sobel',dst_Sobel)

# Sobel 算子
dst_x = cv2.Scharr(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=1,dy=0)
dst_y = cv2.Scharr(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,dx=0,dy=1)
dst_x = cv2.convertScaleAbs(dst_x) # 取梯度的绝对值
dst_y = cv2.convertScaleAbs(dst_y)
dst_Scharr = cv2.addWeighted(dst_x,0.5,dst_y,0.5,0)
cv2.imshow('Scharr',dst_Scharr)

# Laplacian 算子
dst = cv2.Laplacian(src=img,ddepth=cv2.CV_32F,ksize=3)
dst_Laplacian = cv2.convertScaleAbs(dst_x) # 取梯度的绝对值
cv2.imshow('Laplacian',dst_Laplacian)

# Canny 算子
dst_Canny = cv2.Canny(image=img,threshold1=50,threshold2=100)
cv2.imshow('Canny',dst_Canny)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()