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Sobel算子
Sobel算子的基本概念
Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子（discrete differentiation operator）。它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任意一点使用此算子，都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。
原型
Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。在OpenCV-Python中，使用Sobel的算子的函数原型如下：
dst = cv.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])函数返回其处理结果。
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。
使用
在OpenCV-Python中，Sobel函数的使用如下：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("D:/gui.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unit8
absY = cv2.convertScaleAbs(y)
dst = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)
cv2.imshow("absX", absX)
cv2.imshow("absY", absY)
cv2.imshow("Result", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()效果图如下：
![OpenCV-Python （Sobel算子）[通俗易懂]](http://javaforall.cn/synimg/6c302926-a42f-47f7-a85e-56cf9758a5e420220714f44a2a72-5f71-48a7-9903-4c7266c140fc1.jpg)
![OpenCV-Python （Sobel算子）[通俗易懂]](http://javaforall.cn/wp-content/themes/justnews/themer/assets/images/lazy.png)
![OpenCV-Python （Sobel算子）[通俗易懂]](http://javaforall.cn/synimg/bcce4c36-5283-4868-9de6-9afb39e1846c202207149a2523de-43a6-4162-8842-a761d03fdf551.jpg)
解释
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.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]])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。
参考资料：
1、《Opencv2 Computer Vision Application Programming Cookbook》
2、《OpenCV References Manule》
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/158993.html原文链接：https://javaforall.cn
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