opencv学习（十八）：图像梯度

程序代码：

#导入cv模块
# -*- coding=utf-8 -*-
import cv2 as cv
import numpy as np

#lapalian算子
def lapalian_demo(image):
    # dst=cv.Laplacian(image,cv.CV_32F)
    # lpls=cv.convertScaleAbs(dst)

    kernel=np.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]])
    dst=cv.filter2D(image,cv.CV_32F,kernel=kernel)
    lpls=cv.convertScaleAbs(dst)
    cv.imshow("lapalian_demo",lpls)

#sobel算子
def sobel_demo(image):
    grad_x=cv.Sobel(image,cv.CV_32F,1,0)
    grad_y=cv.Sobel(image,cv.CV_32F,0,1)
    gradx=cv.convertScaleAbs(grad_x)
    grady=cv.convertScaleAbs(grad_y)
    cv.imshow("gradient_x",gradx)
    cv.imshow("gradient_y",grady)

    gradxy=cv.addWeighted(gradx,0.5,grady,0.5,0)
    cv.imshow("gradient",gradxy)

#图像梯度：scharr算子：增强边缘
def scharr_image(image):
    grad_x = cv.Scharr(image, cv.CV_32F, 1, 0)#x方向导数
    grad_y = cv.Scharr(image, cv.CV_32F, 0, 1)#y方向导数
    gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x)
    grady = cv.convertScaleAbs(grad_y)
    cv.imshow("gradient_x", gradx)#颜色变化在水平分层
    cv.imshow("gradient_y", grady)#颜色变化在垂直分层
    gradxy = cv.addWeighted(gradx, 0.5, grady, 0.5, 0)
    cv.imshow("gradient", gradxy)#合成


print("------------Hi,Python!-------------")
# 读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式
src = cv.imread("F:/Projects/images/test1.png")
#创建窗口并显示图像
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image",src)   #显示原图
#sobel_demo(src)
lapalian_demo(src)
#scharr_image(src)
cv.waitKey(0)
#释放窗口
cv.destroyAllWindows()

运行效果：

一、索贝尔算子（sobel）

二、scharr算子

三、拉普拉斯算子