資料結構
網路
關係資料庫管理系統
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
時尚研究
法律研究如何在 OpenCV Python 中使用 Sobel 和 Laplacian 導數查詢影像梯度？
使用 Sobel 運算元，我們可以計算水平和垂直方向的影像梯度。梯度是針對灰度影像計算的。拉普拉斯運算元使用二階導數計算梯度。
語法
以下語法用於使用 Sobel 和 Laplacian 導數計算影像梯度：
cv2.Sobel(img, ddepth, xorder, yorder, ksize) cv2.Laplacian(img, ddepth)
引數
img − 原始輸入影像。
ddepth − 輸出影像的所需深度。它包含有關輸出影像中儲存的資料型別的資訊。我們使用 cv2.CV_64F 作為 ddepth。它是一個 64 位浮點 OpenCV。
xorder − 水平方向（X 方向）的導數階數。對於 X 方向的一階導數，設定 xorder=1，yorder=0。
yorder − 垂直方向（Y 方向）的導數階數。對於 Y 方向的一階導數，設定 xorder=0，yorder=1。
ksize − 核大小。對於 5×5 核大小，設定 ksize=5。
步驟
您可以使用以下步驟使用 Sobel 和 Laplacian 導數查詢影像梯度：
匯入所需的庫。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 庫是 OpenCV。確保您已安裝它。
import cv2
使用 cv2.imread() 讀取輸入影像作為灰度影像。
img = cv2.imread('lines.jpg',0)
使用 cv2.Sobel() 或 cv2.Laplacian() 計算 Sobel 或 Laplacian 導數。此導數指的是影像梯度。
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)
使用 cv2.imshow() 方法顯示影像梯度。
cv2.imshow("Sobel X", sobelx)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
我們將在以下示例中使用此影像作為輸入檔案。
示例 1
在下面的 Python 程式中，我們使用 X 和 Y 方向（分別為水平和垂直）的一階 Sobel 導數計算影像梯度。我們使用 5×5 的核大小。
# import required libraries import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # read the input image as a grayscale image img = cv2.imread('lines.jpg',0) # compute the 1st order Sobel derivative in X-direction sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5) # compute the 1st order Sobel derivative in Y-direction sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5) # display sobelx and sobely cv2.imshow("Sobel X", sobelx) cv2.waitKey(0) cv2.imshow("Sobel Y", sobely) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
輸出
執行上述程式時，它將生成以下兩個輸出視窗。Sobel X 視窗顯示 X 方向（水平）的導數，Sobel Y 視窗顯示 Y 方向（垂直）的導數。
示例 2
在下面的 Python 程式中，我們使用 Laplacian 導數計算影像梯度。
# import required libraries import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # read the input image as a grayscale image img = cv2.imread('lines.jpg',0) # compute Laplacian derivative of the input image laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F) # display the laplacian cv2.imshow("Laplacian", laplacian) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
輸出
執行上述程式時，它將生成以下輸出視窗。
2K+ 瀏覽量
