sobel算子_OpenCV 学习：4 Sobel算子
1 背景介绍
图像底层的处理对象，比如图像的噪点、边缘、直线、圆、特征点等为目的。那么本章主要解决的问题是如何提取图形中的边缘？是我们关心中的重点。那么，其数学原理是一阶离散差分的形式。故我们知道把一个图像处理转变为灰度图像，就是处理这张图像的每个像素灰度的变化，那么在边缘处，灰度变化比较明显（对应着其梯度或者灰度矢量的变化）。
2 Sobel算子的形式
- 图像处理绝大数在卷积操作，Opencv 会提供一个
或者
或者其他大小的 kernel，也就是卷积核。对于卷积核操作，首先我们要明白卷积原理。
卷积公式：
我擦，看到他的定义瞬间懵掉了。那么他到底解释的什么？我给出引用其他小伙伴的卷积解释卷积到底是什么？我还是一脸雾水，当我看到以下证明时，我才完全明白其来源和含义：
设二维连续型随机变量
那么：
则：
其实，卷积函数就是二阶积分一种特殊情况的一元积分形式。
- Sobel 卷积算子，
轴方向的变化和
轴方向的变化
看到
若
那么在
具体计算方式如下：
其中
那么，改点的灰度梯度为：
如果梯度
Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。
3 API 函数介绍
void cv::Sobel( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int dx, int dy,int ksize, double scale, double delta, int borderType )第一个参数：_src 输入的源影像 第二个参数：_dst输出的目标影像，大小和通道数与源影像相同。深度由ddepth来决定第三个参数：目标影像的深度；当源源影像的深度为CV_8U时，一般ddepth选择为CV_16S第四个参数：x方向上的导数因子第五个参数：Y方向上的导数因子第六个参数：如果ksize<0的时候，那么使用scharr内核过滤因子。scharr的内核过滤因子大小为3。dx大于等于0，dy大于等于0，并且dx+dy==1
#include
#include
#include
#include
#include using namespace cv;
using namespace std;int main(int argc, char **argv)
{Mat image = imread("/Users/cc/Desktop/OpenCV/demo/MyOpenCvDemo/MyDemo/swk.jpeg");if (image.empty()){cout << "could not find the image resource ..." << endl;return -1;}Mat grayImg;cvtColor(image, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);Mat sobelx;Sobel(grayImg, sobelx, CV_32F, 1, 0);double minVal, maxVal;minMaxLoc(sobelx, &minVal, &maxVal);Mat draw;sobelx.convertTo(draw, CV_8U, 255.0 / (maxVal - minVal), -minVal * 255.0 / (maxVal - minVal));namedWindow("My Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("My Image", draw);waitKey(0);return 0;
}
4 运行结果
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