sobel算子的使用（in OpenCV2.4.5）

sobel算子

可以使用扩展的sobel算子，计算一阶，二阶，三阶，或者混合图像差分。

C++:  void  Sobel (InputArray  src, OutputArray  dst, int  ddepth, int  dx, int  dy, int  ksize=3, double  scale=1, double  delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT  )

Python:   cv2. Sobel (src, ddepth, dx, dy [, dst [, ksize [, scale [, delta [, borderType ] ] ] ] ] ) → dst

C:  void  cvSobel (const CvArr*  src, CvArr*  dst, int  xorder, int  yorder, int  aperture_size=3  )

Python:   cv. Sobel (src, dst, xorder, yorder, apertureSize=3 ) → None

参数：

src：输入图像。

dst：和输入图像相同尺寸，相同通道图像。

ddepth:

• src.depth() = CV_8U, ddepth = -1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
• src.depth() = CV_16U/CV_16S, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F
• src.depth() = CV_32F, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F
• src.depth() = CV_64F, ddepth = -1/CV_64F

dx:X方向差分。

dy:Y方向差分。

ksize:扩展sobel核的尺寸，必须是：1,3,5,7.

剩下三个参数可选。

示例代码

#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace cv;

int main()
{
Mat img = imread("Lena.jpg");
Mat grey;
cvtColor(img, grey, CV_BGR2GRAY);


Mat sobelx;
Sobel(grey, sobelx, CV_32F, 1, 0);


double minVal, maxVal;
minMaxLoc(sobelx, &minVal, &maxVal); //find minimum and maximum intensities
Mat draw;
sobelx.convertTo(draw, CV_8U, 255.0/(maxVal - minVal), -minVal * 255.0/(maxVal - minVal));


namedWindow("img", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("img", img);
namedWindow("image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("image", draw);

waitKey();//等待按键

return 0;
}

结果：

原图像,

处理后，