技术标签: python 计算机视觉 基于Python的OpenCV学习 opencv
import cv2
img1 = cv2.imread('pie.png')
# cv2.Sobel(image,ddepth,dx,dy,ksize)方法,返回图片梯度差异的图片。
# 解释一下什么是梯度:
# 水平梯度 = 右侧像素点的值 - 左侧像素点的值
# 竖直梯度 = 下侧像素点的值 - 上侧像素点的值
sobelx = cv2.Sobel(img1,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
# ddepth变量,当ddepyh=cv2.CV_64F时,返回带有正负号的梯度值。
# 当dx=1时,表示求水平梯度差异。
# 当dy=1时,表示求竖直梯度差异。
# ksize变量,表示矩阵大小。
# -1 0 1 -1 -2 -1
# 当ksize=3时,矩阵为:Gx = -2 0 2 , Gy = 0 0 0
# -1 0 1 1 2 1
# 详细解释一下梯度的计算,以求某点的水平梯度差异为例:
# 该点的梯度差异值 = 2*右侧像素点 + 1*右上侧像素点 + 1*右下侧像素点 - 2*左侧像素点 - 1*左上侧像素点 - 1*左下侧像素点。
# 显然,某点的梯度差异受距离更近的像素点影响更大。
cv2.imshow('x',sobelx)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
# 图片显示后只出现左侧图像的梯度差异,原因如下:
# 左侧图像的梯度差异 = 白 - 黑,结果必大于0。
# 右侧图像的梯度差异 = 黑 - 白,结果必小于0为负数,负数在图片显示时取0即为黑。
import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread('pie.png')
sobelx = cv2.Sobel(img1,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
# cv2.convertScaleAbs(image)方法,实现负值像素点的绝对值操作。
sobelx_abs = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
# 借助numpy观察图像区别。
result1 = np.hstack((img1,sobelx,sobelx_abs))
cv2.imshow('',result1)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
import cv2
img1 = cv2.imread('pie.png')
# cv2.Scharr(image,ddepth,dx,dy)方法,返回图片梯度差异的图片。
scharrx = cv2.Scharr(img1,cv2.CV_64F,1,0)
# cv2.Scharr()方法与cv2.Sobel()十分类似,差别在于矩阵数值:
# 无ksize属性,矩阵形状默认3*3。
# -1 0 1 -1 -2 -1
# Scharr矩阵为:Gx = -2 0 2 , Gy = 0 0 0 。
# -1 0 1 1 2 1
cv2.imshow('x',scharrx)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
import cv2
img1 = cv2.imread('pie.png')
# cv2.Laplacian(image,ddepth)方法,返回图片梯度差异的图片。
laplacian1 = cv2.Laplacian(img1,cv2.CV_64F)
# cv2.Laplacian()方法不区分水平差异和竖直差异,其矩阵数值如下:
# 0 1 0
# G = 1 -4 1 。
# 0 1 0
cv2.imshow('x',laplacian1)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)
soble = cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)
Scharrx = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,1,0)
Scharrx = cv2.convertScaleAbs(Scharrx)
Scharry = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,0,1)
Scharry = cv2.convertScaleAbs(Scharry)
Scharr = cv2.addWeighted(Scharrx,0.5,Scharry,0.5,0)
Laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)
Laplacian = cv2.convertScaleAbs(Laplacian)
img_list = [img,soble,Scharr,Laplacian]
img_tittle = ['init','Sobel','Scharr','Laplacian']
for i in range(4):
plt.subplot(1,4,i+1)
plt.imshow(img_list[i])
plt.title(img_tittle[i])
plt.show()
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