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說明
1、Sobel算子的中文名稱是索貝爾算子,是一種用于邊緣檢測的離散微分算子。
它結合了高斯平滑和微分求導。
2、Sobel算子在Prewitt算子的基礎上增加了權重的概念,認為相鄰點的距離對當前像素點的影響是不同的。
距離越近的像素點對當前像素的影響越大,從而銳化圖像,突出邊緣輪廓。
實例
import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 讀取圖像 img = cv.imread('data.jpg', cv.COLOR_BGR2GRAY) rgb_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB) # 灰度化處理圖像 grayImage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # Sobel 算子 x = cv.Sobel(grayImage, cv.CV_16S, 1, 0) y = cv.Sobel(grayImage, cv.CV_16S, 0, 1) # 轉 uint8 ,圖像融合 absX = cv.convertScaleAbs(x) absY = cv.convertScaleAbs(y) Sobel = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0) # 用來正常顯示中文標簽 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 顯示圖形 titles = ['原始圖像', 'Sobel 算子'] images = [rgb_img, Sobel] for i in range(2): plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()
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