图像处理——基于OpenCV的Scharr边缘检测

前言

Scarry是sobel算子的特殊改进情况。当内核大小为3时，Sobel内核可能产生比较明显的误差，为了解决这一问题，Opencv提供了Scharr函数，但该函数仅作用于大小为3的内核，运行速度与Sobel函数一样，但结果却更加精确。 Scharr滤波器运算符计算x或y方向的图像差分。其实它的参数变量和Sobel基本上是一样的，只是有ksize核的大小。

Scharr算子

1.OpenCV C++ API

void Scharr(InputArray src, OutputArray dst,int ddepth ,int dx, int dy,double scale = 1,double delta = 0,int borderType=BORDER_DEFAULT)

InputArray src:输入图像。
OutputArray dst:输出图像。
int ddepth:输出图像深度。
int dx:x方向上的差分阶数。
int dy:y方向上的差分阶数。
double scale :计算导数值时可选的缩放因子，默认值1，表示默认情况下没用应用缩放。
double delta:表示在结果存入输出图像之前可选的delta值，默认值0。
int borderType:边界模式。

2.代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
void scharrEdge(cv::Mat &src, cv::Mat &dst);
int main()
{cv::Mat src = cv::imread("2.jpg");if (src.empty()){return -1;}cv::namedWindow("原图",0);cv::imshow("原图", src);cv::Mat dst =cv::Mat(src.size(), src.type());cv::Mat gray;//灰度图像cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);scharrEdge(gray, dst);cv::namedWindow("Scharr", 0);cv::imshow("Scharr", dst);cv::waitKey(0);return 0;
}void scharrEdge(cv::Mat &src,cv::Mat &dst)
{cv::Mat scharr_x, scharr_y;//求x方向的梯度cv::Scharr(src, scharr_x, CV_16S, 1, 0, 1, 0, cv::BORDER_DEFAULT);cv::convertScaleAbs(scharr_x, scharr_x);//求y方向的梯度cv::Scharr(src, scharr_y, CV_16S, 0, 1, 1, 0, cv::BORDER_DEFAULT);cv::convertScaleAbs(scharr_y, scharr_y);//合并梯度cv::addWeighted(scharr_x, 0.5, scharr_y, 0.5, 0, dst);
}

3.运行结果

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