Python OpenCV这个初级图像处理系列是参考他人的文章写的，有些地方做了一些改动，没有太多理论，侧重代码实现，主要目的是将这些基本操作代码系统地梳理一遍，也是为了以后能快速查找。
此系列源码在我的GitHub里：https://github.com/yeyujujishou19/Python-OpenCV
一，Sobel算子
Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。在Python-OpenCV中，使用Sobel的算子的函数原型如下：
dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])前四个是必须的参数：
第一个参数是需要处理的图像；
第二个参数是图像的深度，-1表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于原图像的深度；
dx和dy表示的是求导的阶数，0表示这个方向上没有求导，一般为0、1、2。
其后是可选的参数：
dst不用解释了；
ksize是Sobel算子的大小，必须为1、3、5、7。
scale是缩放导数的比例常数，默认情况下没有伸缩系数；
delta是一个可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中；
borderType是判断图像边界的模式。这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。
代码：
# coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("D:/test/26.png", 0)
'''
在Sobel函数的第二个参数这里使用了cv2.CV_16S。
因为OpenCV文档中对Sobel算子的介绍中有这么一句：
“in the case of 8-bit input images it will result in truncated derivatives”。
即Sobel函数求完导数后会有负值，还有会大于255的值。
而原图像是uint8，即8位无符号数，所以Sobel建立的图像位数不够，会有截断。
因此要使用16位有符号的数据类型，即cv2.CV_16S。
在经过处理后，别忘了用convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8形式。
否则将无法显示图像，而只是一副灰色的窗口。convertScaleAbs()的原型为：
dst = cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]])
其中可选参数alpha是伸缩系数，beta是加到结果上的一个值。结果返回uint8类型的图片。
由于Sobel算子是在两个方向计算的，最后还需要用cv2.addWeighted(...)函数将其组合起来。
其函数原型为：
dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])
其中alpha是第一幅图片中元素的权重，beta是第二个的权重，gamma是加到最后结果上的一个值。
'''
x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0)
y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1)
absX = cv2.convertScaleAbs(x)# 转回uint8
absY = cv2.convertScaleAbs(y)
dst = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)
cv2.imshow("orign", img)
cv2.imshow("absX", absX)
cv2.imshow("absY", absY)
cv2.imshow("Result", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
代码结果：
二，Laplacian算子
原理：
图像中的边缘区域，像素值会发生“跳跃”，对这些像素求导，在其一阶导数在边缘位置为极值，这就是Sobel算子使用的原理——极值处就是边缘。如下图（下图来自OpenCV官方文档）：
如果对像素值求二阶导数，会发现边缘处的导数值为0。如下（下图来自OpenCV官方文档）：
Laplace函数实现的方法是先用Sobel 算子计算二阶x和y导数，再求和：
在OpenCV-Python中，Laplace算子的函数原型如下：
dst = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])前两个是必须的参数：
第一个参数是需要处理的图像；
第二个参数是图像的深度，-1表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于原图像的深度；
其后是可选的参数：
dst不用解释了；
ksize是算子的大小，必须为1、3、5、7。默认为1。
scale是缩放导数的比例常数，默认情况下没有伸缩系数；
delta是一个可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中；
borderType是判断图像边界的模式。这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。
代码：
# coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("D:/test/26.png", 0)
gray_lap = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_16S, ksize=3)
dst = cv2.convertScaleAbs(gray_lap) # 转回uint8
cv2.imshow("orign", img)
cv2.imshow('laplacian', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
代码结果：
三，Canny算子
函数：
OpenCV-Python中Canny函数的原型为：
edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]]) 必要参数：
第一个参数是需要处理的原图像，该图像必须为单通道的灰度图；
第二个参数是阈值1；
第三个参数是阈值2。
其中较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘，但一般情况下检测的效果不会那么完美，边缘检测出来是断断续续的。所以这时候用较小的第一个阈值用于将这些间断的边缘连接起来。
可选参数中apertureSize就是Sobel算子的大小。而L2gradient参数是一个布尔值，如果为真，则使用更精确的L2范数进行计算（即两个方向的倒数的平方和再开放），否则使用L1范数（直接将两个方向导数的绝对值相加）。
函数返回一副二值图，其中包含检测出的边缘。
代码一：
# coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("D:/test/26.png", 0)
'''
由于Canny只能处理灰度图，所以将读取的图像转成灰度图。
用高斯平滑处理原图像降噪。
调用Canny函数，指定最大和最小阈值，其中apertureSize默认为3。
'''
img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
canny = cv2.Canny(img, 50, 150)
cv2.imshow("orign", img)
cv2.imshow('Canny', canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
代码一结果：
代码二：
在运行时调整阈值大小的程序。其代码如下：
import cv2
import numpy as np
def CannyThreshold(lowThreshold):
detected_edges = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
detected_edges = cv2.Canny(detected_edges, lowThreshold, lowThreshold * ratio, apertureSize=kernel_size)
dst = cv2.bitwise_and(img, img, mask=detected_edges) # just add some colours to edges from original image.
cv2.imshow('canny demo', dst)
lowThreshold = 0
max_lowThreshold = 100
ratio = 3
kernel_size = 3
img = cv2.imread("D:/test/26.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.namedWindow('canny demo')
cv2.createTrackbar('Min threshold', 'canny demo', lowThreshold, max_lowThreshold, CannyThreshold)
CannyThreshold(0) # initialization
if cv2.waitKey(0) == 27:
cv2.destroyAllWindows()
代码二结果：
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