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sobel边缘检测（导数运算）
主要函数Sobel()
1 #include<opencv2/opencv.hpp> 2 #include<iostream> 3 #include<string> 4 5 using namespace std; 6 using namespace cv; 7 8 void showImg(const string &win_name,const Mat &img) 9 { 10 namedWindow(win_name,CV_WINDOW_AUTOSIZE); 11 imshow(win_name,img); 12 } 13 14 int main(int argc,char **argv) 15 { 16 if((argc-2)!=0) 17 return -1; 18 Mat src=imread(argv[1]); 19 if(src.empty()) 20 return -2; 21 GaussianBlur(src,src,Size(3,3),0,0,BORDER_DEFAULT); 22 23 showImg("Src",src); 24 25 Mat src_gray; 26 cvtColor(src,src_gray,CV_RGB2GRAY); 27 28 Mat grad; 29 Mat grad_x,grad_y; 30 Mat abs_grad_x,abs_grad_y; 31 int ddepth=CV_16S; 32 int delta=0; 33 int scale=1; 34 35 Sobel(src_gray,grad_x,ddepth,1,0,3,scale,delta,BORDER_DEFAULT); 36 convertScaleAbs(grad_x,abs_grad_x); 37 38 Sobel(src_gray,grad_y,ddepth,0,1,3,scale,delta,BORDER_DEFAULT); 39 convertScaleAbs(grad_y,abs_grad_y); 40 41 addWeighted(abs_grad_x,0.5,abs_grad_y,0.5,0,grad); 42 43 showImg("Reault",grad); 44 45 waitKey(); 46 return 0; 47 }
应用高斯变换减少图像噪声；
Soblel函数用于计算横向和纵向梯度，
ddepth是图像深度，这里使用CV_16S防止溢出（这里的图像是CV_8U）；
1，0或是0，1代表选择的是梯度方向；
3为计算梯度的矩阵的大小；
其余参数是使用的均为默认值。
为了将图像转换回CV_8U，需要使用convertScaleAbs(grad_y,abs_grad_y);
为了将两幅图像合并显示，使用addWeighted()函数，如果我没记错的话，参数0是delta值，就是在叠加像素上附加的值：
abs_grad_x,abs_grad_y,grad三幅图像如下：
如果看不真切：
同时，我们也可以使用Scharr函数进行三阶kernel运算，但是效果就差强人人意了：
代码大同小异：
1 #include<opencv2/opencv.hpp> 2 #include<iostream> 3 #include<string> 4 5 using namespace std; 6 using namespace cv; 7 8 void showImg(const string &win_name,const Mat &img) 9 { 10 namedWindow(win_name,CV_WINDOW_AUTOSIZE); 11 imshow(win_name,img); 12 } 13 14 int main(int argc,char **argv) 15 { 16 if((argc-2)!=0) 17 return -1; 18 Mat src=imread(argv[1]); 19 if(src.empty()) 20 return -2; 21 GaussianBlur(src,src,Size(3,3),0,0,BORDER_DEFAULT); 22 23 showImg("Src",src); 24 25 Mat src_gray; 26 cvtColor(src,src_gray,CV_RGB2GRAY); 27 28 Mat grad; 29 Mat grad_x,grad_y; 30 Mat abs_grad_x,abs_grad_y; 31 int ddepth=CV_16S; 32 int delta=0; 33 int scale=1; 34 35 Scharr(src_gray,grad_x,ddepth,1,0,scale,delta,BORDER_DEFAULT); 36 convertScaleAbs(grad_x,abs_grad_x); 37 showImg("X",abs_grad_x); 38 39 Scharr(src_gray,grad_y,ddepth,0,1,scale,delta,BORDER_DEFAULT); 40 convertScaleAbs(grad_y,abs_grad_y); 41 showImg("Y",abs_grad_y); 42 43 addWeighted(abs_grad_x,0.5,abs_grad_y,0.5,0,grad); 44 45 showImg("Reault",grad); 46 47 waitKey(); 48 return 0; 49 }
以上。
附加：代码中使用的矩阵：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lhyz/p/4160518.html
