OpenCV——Sobel边缘检测

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一、Sobel算法

1、算法概述

Sobel边缘检测算法比较简单,实际应用中效率比canny边缘检测效率要高,但是边缘不如Canny检测的准确,然而在很多实际应用的场合,sobel边缘却是首选,Sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体,所以其抗噪声能力很强,用途较多。尤其是在对效率要求较高,而对细纹理不太关系的时候。
   使用Sobel算子提取图像边缘分3个步骤:

  1. 提取X方向的边缘,X方向一阶Sobel边缘检测算法为:
    [ − 1 0 1 − 2 0 2 − 1 0 1 ] (1) \left[ \begin{matrix} -1 & 0 & 1\ -2 & 0 & 2 \ -1 & 0 & 1 \end{matrix} \right] \tag{1}⎣⎡​−1−2−1​000​121​⎦⎤​(1)
  2. 提取Y方向的边缘,Y方向一阶Sobel边缘检测算法为:
    [ − 1 − 2 − 1 0 0 0 1 2 1 ] (2) \left[ \begin{matrix} -1 & -2 & -1\ 0 & 0 & 0 \ 1 & 2 & 1 \end{matrix} \right] \tag{2}⎣⎡​−101​−202​−101​⎦⎤​(2)
  3. 综合两个方向的边缘信息得到整幅图像的边缘。

2、主要函数

Sobel_x_or_y = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst, ksize, scale, delta, borderType)
  • src:传入的图像
  • ddepth:图像的深度
  • dxdy:指的是求导的阶数,0表示这个方向上没有求导,所填的数一般为0、1、2。
  • ksize:是Sobel算子的大小,即卷积核的大小,必须为奇数1、3、5、7。如果ksize=-1,就演变成为3x3的Scharr算子,scale是缩放导数的比例常数,默认情况为没有伸缩系数。
  • borderType:是判断图像边界的模式,这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。
  • dstdst之后的参数都是可选参数。

二、C++代码

#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	//----------------读取图像-----------------
	Mat img = imread("1.jpg");
	//黑白图像边缘检测结果较为明显
	Mat gray_img;
	cvtColor(img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY);
	Mat resultX, resultY, resultXY;
	//-------------Sobel边缘检测--------------
	//X方向一阶边缘
	Sobel(img, resultX, CV_16S, 2, 0, 1);
	convertScaleAbs(resultX, resultX);

	//Y方向一阶边缘
	Sobel(img, resultY, CV_16S, 0, 1, 3);
	convertScaleAbs(resultY, resultY);

	//整幅图像的一阶边缘
	resultXY = resultX + resultY;

	//显示图像
	imshow("resultX", resultX);
	imshow("resultY", resultY);
	imshow("resultXY", resultXY);
	waitKey(0);
	return 0;
}

三、python代码

import cv2

img = cv2.imread("1.jpg")
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# -------------------Sobel边缘检测------------------------
x = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_16S, 1, 0)
y = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_16S, 0, 1)
# cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]])
# 可选参数alpha是伸缩系数,beta是加到结果上的一个值,结果返回uint类型的图像
Scale_absX = cv2.convertScaleAbs(x)  # convert 转换 scale 缩放
Scale_absY = cv2.convertScaleAbs(y)
result = cv2.addWeighted(Scale_absX, 0.5, Scale_absY, 0.5, 0)
# ----------------------显示结果----------------------------
cv2.imshow('img', gray_img)
cv2.imshow('Scale_absX', Scale_absX)
cv2.imshow('Scale_absY', Scale_absY)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四、结果展示

1、灰度图

2、X方向一阶边缘

2、Y方向一阶边缘

3、整幅图像的一阶边缘

五、相关链接

[1] python+OpenCV图像处理(八)边缘检测

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