OpenCV Sobel算子

卷积应用-图像边缘提取

卷积应用-图像边缘提取
    边缘是什么 – 是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，
    在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。
    如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数
     - delta =  f(x) – f(x-1), delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强

Sobel算子
    是离散微分算子（discrete differentiation operator），
    用来计算图像灰度的近似梯度Soble算子功能集合高斯平滑和微分求导
    又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到图像X方法与Y方向梯度图像

 1 cv::Sobel (
 2     InputArray Src         // 输入图像
 3     OutputArray dst        // 输出图像，大小与输入图像一致
 4     int depth              // 输出图像深度. 
 5     Int dx                 // X方向，几阶导数
 6     int dy                 // Y方向，几阶导数. 
 7     int ksize              // SOBEL算子kernel大小，必须是1、3、5、7、
 8     double scale  = 1
 9     double delta = 0
10     int borderType = BORDER_DEFAULT
11 )

 1 cv::Scharr (
 2     InputArray Src        // 输入图像
 3     OutputArray dst       // 输出图像，大小与输入图像一致
 4     int depth             // 输出图像深度
 5     Int dx.               // X方向，几阶导数
 6     int dy                // Y方向，几阶导数
 7     double scale  = 1
 8     double delta = 0
 9     int borderType = BORDER_DEFAULT
10 )

1 其他API
2 GaussianBlur( src, dst, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT );
3 cvtColor( src,  gray, COLOR_RGB2GRAY );
4 addWeighted( A, 0.5,B, 0.5, 0, AB);
5 convertScaleAbs(A, B)// 计算图像A的像素绝对值，输出到图像B

 1 int main(int argc, char** argv) {
 2     Mat src, dst;
 3     src = imread(STRPAHT2);
 4     if (!src.data) {
 5         printf("could not load image...\n");
 6         return -1;
 7     }
 8     
 9     Mat gray_src;
10     GaussianBlur(src, dst, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);
11     cvtColor(dst, gray_src, CV_BGR2GRAY);
12     //imshow("gray image", gray_src);
13         
14     Mat xgrad, ygrad;
15 
16     //Scharr(gray_src, xgrad, CV_16S, 1, 0, 3);
17     //Scharr(gray_src, ygrad, CV_16S, 0, 1, 3);
18     //convertScaleAbs(xgrad, xgrad);
19     //convertScaleAbs(ygrad, ygrad);
20     //imshow("xgrad", xgrad);
21     //imshow("ygrad", ygrad);
22 
23     Sobel(gray_src, xgrad, CV_16S, 1, 0, 3);
24     Sobel(gray_src, ygrad, CV_16S, 0, 1, 3);
25     convertScaleAbs(xgrad, xgrad);
26     convertScaleAbs(ygrad, ygrad);
27     imshow("xgrad", xgrad);
28     imshow("ygrad", ygrad);
29 
30     waitKey(0);
31     return 0;
32 }

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