python sobel算子_利用sobel算子计算图像的梯度（python+opencv）

sobel算子计算的梯度图是带有方向的

代码实现如下：

#coding=utf-8

import cv2

import numpy as np

#利用sobel算子计算图像的梯度

img=cv2.imread("3.jpg",cv2.IMREAD_UNCHANGED) #读入一副图像，其中包括alpha的值 imread_unchanged

#cv2.sobel(src,ddepth,dx,dy,[ksize]) ddepth表示图像的深度，

# 当处理为8位图像时，当梯度小于0时，会自动变成0，造成边界图像丢失

#一般设置为cv2.CV_64F

sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,dx=1,dy=0) #x方向的

#使cv2.convertScaleAbs()函数将结果转化为原来的uint8的形式

sobelx=cv2.convertScaleAbs(sobelx)

sobely=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,dx=0,dy=1) #y方向的

sobely=cv2.convertScaleAbs(sobely)

result=cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0) #x方向和y方向的梯度权重

cv2.imshow("Original",img)

cv2.imshow("sobelx",sobelx)

cv2.imshow("sobely",sobely)

cv2.imshow("result",result)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

同样，也可以使用laplacian算子求解图像的梯度图

第一个参数是需要处理的图像；

第二个参数是图像的深度，-1表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于原图像的深度；

在上述代码中加入：

#laplacian算子,ksize是算子的大小，必须为1、3、5、7。默认为1

lap = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_16S,ksize = 3)

#用convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8形式

laplacian = cv2.convertScaleAbs(lap)

cv2.imshow('laplacian img',laplacian)

#高斯滤波器对图像降噪,横向和纵向滤波系数为0

gaussianblur = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)

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