话不多说先上结果图:
上代码:
// opencv0018.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat src, dst;
src = imread("D:/images/pkq.jpg"); //加载图像
if (src.empty())
{
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
char INPUT_TITLE[] = "input image";
char OUTPUT_TITLE[] = "sobel-demo";
namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(INPUT_TITLE, src);
Mat gray_src;
GaussianBlur(src, dst, Size(3, 3), 0, 0);
cvtColor(dst, gray_src, CV_BGR2GRAY);
imshow("gray image", gray_src);
Mat xgrad, ygrad;
//Scharr(gray_src, xgrad, CV_16S, 1, 0);
//Scharr(gray_src, ygrad, CV_16S, 0, 1);
Sobel(gray_src, xgrad, CV_16S, 1, 0, 3);
Sobel(gray_src, ygrad, CV_16S, 0, 1, 3);
convertScaleAbs(xgrad, xgrad);
convertScaleAbs(ygrad, ygrad);
imshow("xgrad", xgrad);
imshow("ygrad", ygrad);
Mat xygrad = Mat(xgrad.size(), xgrad.type());
addWeighted(xgrad, 0.5, ygrad, 0.5, 0, xygrad);
imshow(OUTPUT_TITLE, xygrad);
waitKey(0);
return 0;
}
理论知识:
Sobel 操作
- Sobel运算符是一个离散差分运算符。它计算图像强度函数的梯度的近似值。
- Sobel算子结合高斯平滑和微分。
公式
水平变化:这是通过卷积计算与内核具有奇数大小。例如,对于内核大小为3,将计算为
垂直变化:这是通过卷积计算与内核具有奇数大小。例如,对于内核大小为3,将计算为
最终的结果:
喜欢的同学可以一起来学习偶,关注我。收藏,一起过关。