OpenCV半小时掌握基本操作之图像梯度

目录
  • 概述
  • 梯度运算
  • 礼帽
  • 黑帽
  • Sobel 算子
    • 计算 x
    • 计算 y
    • 计算 x+y
    • 融合

【OpenCV】⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作⚠️图像梯度

概述

OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界.

梯度运算

梯度: 膨胀 (Dilating) - 腐蚀 (Eroding).

例子:

# 读取图片
pie = cv2.imread("pie.jpg")

# 核
kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)

# 计算梯度
gradient = cv2.morphologyEx(pie, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel=kernel)

# 图片展示
cv2.imshow("gradient", gradient)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

礼帽

礼帽 (Top Hat): 原始输入 - 开运算结果.

例子:

# 读取图片
img = cv2.imread("white.jpg")

# 核
kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)

# 礼帽
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel=kernel)

# 图片展示
cv2.imshow("tophat", tophat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

黑帽

黑帽 (Black Hat): 闭运算 - 原始输入.

例子:

# 读取图片
img = cv2.imread("white.jpg")

# 核
kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)

# 礼帽
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel=kernel)

# 图片展示
cv2.imshow("blackhat", blackhat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

Sobel 算子

Sobel 算子 (Sobeloperator) 是边缘检测中非常重要的一个算子. Sobel 算子是一类离散性差分算子, 用来运算图像高亮度函数的灰度之近似值.

格式:

cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)

参数:

src: 原图

ddepth: 图片深度

dx: 水平方向

dy: 竖直方向

ksize: 算子大小

计算 x

代码:

# 读取图片
img = cv2.imread("pie.jpg")

# Sobel算子
sobelx = cv2.Sobel(img, -1, 1, 0, ksize=3)

# 展示图片
cv2.imshow("sobelx", sobelx)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

计算 y

代码:

# 读取图片
img = cv2.imread("pie.jpg")

# Sobel算子
sobely = cv2.Sobel(img, -1, 0, 1, ksize=3)

# 展示图片
cv2.imshow("sobely", sobely)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

计算 x+y

代码:

# 读取图片
img = cv2.imread("pie.jpg")

# Sobel算子
sobel = cv2.Sobel(img, -1, 1, 1, ksize=3)

# 展示图片
cv2.imshow("sobel", sobel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

融合

代码:

# Sobel算子
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

# 转换成绝对值
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)

# 融合
sobel_xy = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)

# 展示图片
cv2.imshow("sobel_xy", sobel_xy)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

注: 当 ddepth 设置为 -1, 即与原图保持一致, 得到的结果可能是错误的. 计算梯度值可能出现负数, 负数会自动截断为 0. 为了避免信息丢失, 我们需要使用更高是数据类型 cv2.CV_64F, 再通过取绝对值将其映射到 cv2.CV_8U 类型.

到此这篇关于OpenCV半小时掌握基本操作之图像梯度的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV图像梯度内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 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

  • OpenCV 图像梯度的实现方法

    OpenCV 图像梯度的实现方法

    目录 概述 梯度运算 礼帽 黑帽 Sobel 算子 计算 x 计算 y 计算 x+y 融合 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. 梯度运算 梯度: 膨胀 (Dilating) - 腐蚀 (Eroding). 例子: # 读取图片 pie = cv2.imread("pie.png") # 核 kernel = np.ones((7, 7), np.uint8) # 计算梯度 gradient =

  • OpenCV半小时掌握基本操作之图像轮廓

    OpenCV半小时掌握基本操作之图像轮廓

    目录 概述 图像轮廓 绘制轮廓 轮廓特征 轮廓近似 边界矩形 外接圆 [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作 ⚠️ 图像轮廓 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. 图像轮廓 cv2.findContours可以帮助我们查找轮廓. 格式: cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=Non

  • OpenCV半小时掌握基本操作之分水岭算法

    OpenCV半小时掌握基本操作之分水岭算法

    [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作 ⚠️ 分水岭算法 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. 分水岭算法 分水岭算法 (Watershed Algorithm) 是一种图像区域分割算法. 在分割的过程中, 分水岭算法会把跟临近像素间的相似性作为重要的根据. 分水岭分割流程: 读取图片 转换成灰度图 二值化 距离变换 寻找种子 生成 Marker 分水岭变换 距离变换 距离变换 (Distan

  • OpenCV半小时掌握基本操作之圆圈检测

    OpenCV半小时掌握基本操作之圆圈检测

    [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作 ⚠️ 圆圈检测 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. 霍夫圆变换 霍夫圆变换 (Hough Circle Transform) 的原理和霍夫直线变换类似. 对于一条直线, 我们可以用参数 (r, θ) 表示, 对于圆我们需要三个参数 (x, y, r), 分别代表三个参数 x 圆心, y 圆心, r, 半径. 代码实现 因为霍夫圆检测对噪声比较敏感, 所

  • OpenCV-Python实现图像梯度与Sobel滤波器

    OpenCV-Python实现图像梯度与Sobel滤波器

    图像梯度 图像梯度计算的是图像变化的速度.对于图像的边缘部分,其灰度值变化较大,梯度值也较大:相反,对于图像中比较平滑的部分,其灰度值变化较小,相应的梯度值也较小.一般情况下,图像的梯度计算是图像的边缘信息. 其实梯度就是导数,但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值,也可以说是近似导数.该导数可以用微积分来表示. 在微积分中,一维函数的一阶微分的基本定义是这样的: 而图像是一个二维函数f(x,y),其微分当然就是偏微分.因此有: 因为图像是一个离散的二维函数,ϵ不能无限小,我们的图

  • OpenCV半小时掌握基本操作之傅里叶变换

    OpenCV半小时掌握基本操作之傅里叶变换

    目录 概述 高频 vs 低频 傅里叶变换 代码详解 输入转换 傅里叶变换 获取幅度谱 傅里叶逆变换 获取低频 获取高频 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. 高频 vs 低频 高频 vs 低频: 高频: 变换剧烈的灰度分量, 例如边界 低频: 变换缓慢的灰度分量, 例如一片大海 滤波: 低通滤波器: 只保留低频, 会使得图像模糊 高通滤波器: 只保留高频, 会使得图像细节增强 傅里叶变换 傅里叶变化 (F

  • OpenCV半小时掌握基本操作之直方图

    OpenCV半小时掌握基本操作之直方图

    [OpenCV]⚠️高手勿入!⚠️ 半小时学会基本操作 ⚠️ 直方图 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 20 课) 直方图 原图: cv2.calcHist()可以帮助我们统计像素并得到直方图. 格式: calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate=None) 参数: images: 输入图像 c

  • OpenCV半小时掌握基本操作之模板匹配

    OpenCV半小时掌握基本操作之模板匹配

    目录 概述 模板匹配 案例一 案例二 [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作 ⚠️ 概述模板 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 21 课) 模板匹配 模板匹配 (Template Matching) 和卷积的原理很像. 模板在原图像上从原点开始滑动, 计算模板与图片被模板覆盖的地方的差别程度. 格式: cv2.matchTemplate(image, templ, method, r

  • OpenCV半小时掌握基本操作之对象测量

    OpenCV半小时掌握基本操作之对象测量

    目录 概述 对象测量 多边形拟合 计算对象中心 [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作 ⚠️ 对象测量 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. 对象测量 对象测量可以帮助我们进行矩阵计算: 获取弧长与面积 多边形拟合 计算图片对象中心 原点距: 中心距: 图像重心坐标: 多边形拟合 步骤: 读取图片 转换成灰度图 二值化 轮廓检测 计算轮廓周长 多边形拟合 格式: cv2.approxPolyD

随机推荐