sobel算子(sobel算子邊緣檢測)

一、Sobel算子

1、什么是sobel算子

sobel主要是用于邊緣檢測的離散微分算子，結合了高斯平滑和微分求導，用來計算圖像灰度的近似梯度。主要是用來產生一個梯度矢量的。

2、sobel算子的計算過程

即如何得出圖像的梯度矢量

3、soble函數

void Sobel(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize = 3,double scale = 1,double delta = 0, int boederType = BORDER_DEFAULT);

ddepth 為輸出圖像深度，當然要根據輸入圖像深度來選擇

若src.depth() = CV_8U，取ddepth = -1/CV_16S/CV_32F/CV_64F

若src.depth() = CV_16U/CV_16S，取ddepth = -1/CV_32F/CV_64F

若src.depth() = CV_32F，取ddepth = -1/CV_32F/CV_64F

若src.depth() = CV_64F，取ddepth = -1/CV_64F

dx 和dy分別表示x方向和y方向的差分階數

ksize默認為3，表示sobel核的大小，必須取1，3，5，7

scale表示計算導數時可選的縮放因子，=1則表示沒有縮放

delta為將結果存入目標矩陣之前的可選項

我們常用dx = 1,dy = 0，ksize = 3來基三x方向的導數，dx = 0,dy =1,ksize = 3來計算y方向的導數

int test18() {

Mat img = imread("C:\Urs\86188\Desktop\526.jpg");

Mat grad_x,grad_y;

Mat abs_grad_x, abs_grad_y,dst;

Mat img_gray;

cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);

imshow("img", img);

imshow("img_gray", img_gray);

//求x方向梯度

Sobel(img, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT);

convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);

imshow("x方向sobel", abs_grad_x);

//求y方向梯度

Sobel(img, grad_y, CV_16S, 0, 1, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT);

convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);

imshow("y方向sobel", abs_grad_y);

//合并梯度

addWeighted(abs_grad_x,0.5, abs_grad_y,0.5, 0,dst);

imshow("dst sobel", dst);

waitKey(10000000);

return 0;

}