OpenCV中如何使用Sobel、Laplacian、Canny进行边缘检测

发布时间:2021-11-25 13:47:39 作者:柒染
来源:亿速云 阅读:172

OpenCV中如何使用Sobel、Laplacian、Canny进行边缘检测,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

简述

OpenCV边缘检测的一般步骤为:

  1. 滤波

  2. 增强

  3. 检测

常用的边缘检测的算子和滤波器有:

  1. Sobel算子

  2. Laplacian算子

  3. Canny算子

  4. Scharr滤波器

以下使用Sobel、Laplacian和Canny算子进行边缘检测。图片是从网上随意下载的一张。

代码

import cv2

#********************Sobel边缘检测*****************************
def edge_sobel( src ):
    kernelSize = (3, 3)
    gausBlurImg = cv2.GaussianBlur( src, kernelSize, 0 )

    #转换为灰度图
    channels = src.shape[2]
    if channels > 1:
        src_gray = cv2.cvtColor( gausBlurImg, cv2.COLOR_RGB2GRAY )
    else:
        src_gray = src.clone()

    scale = 1
    delta = 0
    depth = cv2.CV_16S

    #求X方向梯度(创建grad_x, grad_y矩阵)
    grad_x = cv2.Sobel( src_gray, depth, 1, 0 )
    abs_grad_x = cv2.convertScaleAbs( grad_x )

    #求Y方向梯度
    grad_y = cv2.Sobel( src_gray, depth, 0, 1 )
    abs_grad_y = cv2.convertScaleAbs( grad_y )

    #合并梯度(近似)
    edgeImg = cv2.addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0 )
    return edgeImg

#********************Laplacian边缘检测*****************************
def edge_laplacian( src ):
    scale = 1
    delta = 0
    depth = cv2.CV_16S

    if src.shape[2] > 1:
        src_gray = cv2.cvtColor( src, cv2.COLOR_RGB2GRAY )
    else:
        src_gray = src.clone()

    kernelSize = (3, 3)
    gausBlurImg = cv2.GaussianBlur( src_gray, kernelSize, 0 )
    laplacianImg = cv2.Laplacian( gausBlurImg, depth, kernelSize )
    edgeImg = cv2.convertScaleAbs( laplacianImg )
    return edgeImg

#********************Canny边缘检测*****************************
def edge_canny( src, threshold1, threshold2 ):
    kernelSize = (3, 3)

    gausBlurImg = cv2.GaussianBlur( src, kernelSize, 0 )
    edgeImg = cv2.Canny( gausBlurImg, threshold1, threshold2 )
    return edgeImg

#********************主函数*****************************
imgSrc = cv2.imread( "1.jpg" )

sobelImg = edge_sobel( imgSrc )
laplacianImg = edge_laplacian( imgSrc )
cannyImg = edge_canny( imgSrc, 20, 60 )

cv2.imshow( "Origin", imgSrc )
cv2.imshow( "Sobel", sobelImg )
cv2.imshow( "Laplacian", laplacianImg )
cv2.imshow( "Canny", cannyImg )

cv2.waitKey( 0 )
cv2.destroyAllWindows()

效果

OpenCV中如何使用Sobel、Laplacian、Canny进行边缘检测

看完上述内容是否对您有帮助呢?如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章,请关注亿速云行业资讯频道,感谢您对亿速云的支持。

推荐阅读:
  1. 如何实现python Canny边缘检测算法
  2. 使用OpenCV-python3实现滑动条更新图像的Canny边缘检测功能

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

sobel opencv laplacian

上一篇:怎么用Python的Seaborn库绘制超好看图表

下一篇:Python如何爬取携程评论

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》