一. 卷積應(yīng)用-圖像邊緣提取
(一). 邊緣是什么齿穗？
? ? ? ?邊緣是像素值發(fā)生躍遷的位置，是圖像的顯著特征之一喊括，在圖像特征提取寂呛，對象檢測，模式識別等方面都有重要的作用瘾晃。
(二). 如何提取邊緣贷痪？
? ? ? ?對圖像求一階導(dǎo)數(shù)。一階導(dǎo)數(shù)越大蹦误，說明像素在該方向的變化越大劫拢，邊緣信號越強(qiáng)。
二. Sobel算子
- 離散微分算子强胰，用來計(jì)算圖像灰度的近似梯度舱沧。
- Sobel算子功能集合高斯平滑和微分求導(dǎo)
- 又被稱為一階微分算子，求導(dǎo)算子偶洋，在水平和垂直兩個(gè)方向上求導(dǎo)熟吏，得到圖像X方向和Y方向的梯度圖像。
X方向
Y方向
? ? ? ?改進(jìn)版的Scharr函數(shù)，算子如下：
Scharr函數(shù)改進(jìn)算子
三. Sobel算子API：
cv::Sobel(
InputArray src, //輸入圖像
OutputArray dst, //輸出圖像牵寺，大小與輸入圖像一致
int depth, //輸出圖像深度
int dx, //X方向悍引，幾階導(dǎo)數(shù)
int dy, //Y方向，幾階導(dǎo)數(shù)
int ksize, //Sobel算子kernel大小帽氓，必須是1,3,5趣斤，7
doublle scale = 1,
double delta = 0.
int borderType = BORDER_DEFAULT
)
? ? ? ?輸出圖像的深度至少是跟輸入圖像持平的。
? ? ? ?cv::Scharr的參數(shù)與Sobel相同黎休。
四. 下面是代碼：
? ? ? ?Sobel算子的算法實(shí)現(xiàn)
/*****Sobel算子*****/
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<string>
using namespace std;
string in_title = "input image";
string ou_title = "output image";
int main() {
cv::Mat src, dst;
src = cv::imread("1.jpg");
cv::namedWindow(in_title, cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow(in_title, src);
cv::Mat gray_src;
//先高斯模糊
cv::GaussianBlur(src, dst, cv::Size(3, 3), 0, 0);
//再轉(zhuǎn)成灰度圖
cv::cvtColor(dst, gray_src, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::imshow("gray image", gray_src);
cv::Mat xgrad, ygrad;
//Sobel
//cv::Sobel(gray_src, xgrad, CV_16S, 1, 0, 3);
//cv::Sobel(gray_src, ygrad, CV_16S, 0, 1, 3);
//Scharr
cv::Scharr(gray_src, xgrad, CV_16S, 1, 0, 3);
cv::Scharr(gray_src, ygrad, CV_16S, 0, 1, 3);
//將負(fù)值轉(zhuǎn)正
cv::convertScaleAbs(xgrad, xgrad);
cv::convertScaleAbs(ygrad, ygrad);
cv::namedWindow("xgrad", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::namedWindow("ygrad", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("xgrad", xgrad);
cv::imshow("ygrad", ygrad);
cv::Mat xygrad;
xygrad = cv::Mat(xgrad.size(), xgrad.type());
//用每個(gè)像素直接進(jìn)行計(jì)算
int width = xgrad.cols;
int height = xgrad.rows;
for (int row = 0; row < height; ++row) {
for (int col = 0; col < width; ++col) {
int xg = xgrad.at<uchar>(row, col);
int yg = ygrad.at<uchar>(row, col);
int xy = xg + yg;
xygrad.at<uchar>(row, col) = cv::saturate_cast<uchar>(xy);
}
}
//或者使用權(quán)重函數(shù)相加
//cv::addWeighted(xgrad, 0.5, ygrad, 0.5, 0, xygrad);
cv::namedWindow("xygrad", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("xygrad", xygrad);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
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