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《Opencv计算机视觉实战》笔记_4：图像梯度处理

Sobel算子

Sobel是求一阶导数
《Opencv计算机视觉实战》笔记_4：图像梯度处理_第1张图片

cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, ksize])
  • ddepth：输出深度
    通常是-1，即保持原输入的深度，不过会带来问题：检测不到负梯度（白到黑是正，黑到白是负，负数会被截断）。为了解决该问题，可以把输出的数据类型设置的更高，比如ddepth=cv2.CV_64
  • dx和dy表示水平和竖直方向(值为1即求取该方向，值为0则不求取该方向)
  • ksize是Sobel算子的大小(通常是3x3)

Scharr算子

Scharr 是对 Sobel（使用小的卷积核求解求解梯度角度时）的优化。《Opencv计算机视觉实战》笔记_4：图像梯度处理_第2张图片

cv2.Scharr(src, ddepth, dx, dy)

相较于Sobel算子，能捕捉到更多的信息

laplacian算子

Laplacian 是求二阶导数
《Opencv计算机视觉实战》笔记_4：图像梯度处理_第3张图片

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