Python OpenCV -- Sobel 算子

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Sobel  算子

   Sobel  算子 -- 是一种带有方向性的滤波器，

  在Python 中的原型：

dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])

src -- 原图像

ddepth -- 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 dy -- 表示的是示导的阶数，0 表示这个方向上没有求导，一般为 0，1，2。

【可选参数】

dst --  目标图像，与原图像（src）据有相同的尺寸和通道

ksize -- Sobel算子的大小，必须为1、3、5、7。 

scale  --  缩放导数的比例常数，默认情况下没有伸缩系数

delta -- 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 -- 判断图像边界的模式。这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。

使用示例：

#!/usr/bin/env python  
# encoding: utf-8  
import cv2  
import numpy as np 
 
img = cv2.imread("2.jpg", 0)  
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("X", absX)  
cv2.imshow("Y", absY)  
  
cv2.imshow("Result", dst)  
  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows() 

cv2.CV_16S -- Sobel 函数求完导数后会有负值和大于255的值，而原图像是uint8（8位无符号数据），所以在建立图像时长度不够，会被截断，所以使用16位有符号数据。

convertScaleAbs() --  转回uint8形式，否则将无法显示图像，而只是一副灰色图像 
addWeighted() --  组合图像

函数原型：

dst = cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]])

src -- 原图像

dst -- 目标图像

alpha  -- 伸缩系数

beta  --  累加到结果上的一个值
 

dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])  

alpha  --  第一幅图片中元素的权重

beta  --  第二个权重
gamma   --  累加到结果上的一个值

效果图像：