OpenCV 边缘检测之Sobel算子_在边缘检测中 sobel 算子的主要作用是什么

Sobel算子（索贝尔算子）

Sobel算子定义：

Sobel 算子是一个离散的一阶微分算子，用来计算图像灰度函数的近似梯度。

在空间域上Sobel算子很容易实现，执行速度快，对部分噪声具有平滑作用，还能够提供较为精确的边缘方向信息，缺点是边缘定位精度不够高。边缘是指一个物体与另一个物体的分界处，一般边缘内外处都会有灰度值上的差异，Sobel算子就是通过像素点空间邻域内上下，左右相邻点的灰度加权运算，求取物体边缘。

Sobel算子作用：

索贝尔算子是计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。索贝尔算子是把图像中每个像素的上下左右四领域的灰度值加权差，在边缘处达到极值从而检测边缘。

索贝尔算子主要用作边缘检测。在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。

索贝尔算子不但产生较好的检测效果，而且对噪声具有平滑抑制作用，但是得到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。

Sobel卷积因子

经典Sobel的卷积因子为：

Sobel卷积计算公式：

对于待检测边缘的图像I，分别在水平（X）方向和垂直方向（Y）方向求导，方法是分别图像I与卷积核Gx和Gy进行卷积，公式表述如下：

图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小（G即为Sobel求得的梯度图像）。

(或者用下面简单粗暴的方法计算G
)
然后可用以下公式计算梯度方向。

在以上例子中，如果以上的角度θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。

相关API

Sobel()

函数功能：

• 应用于图像边缘检测

函数原型：

dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])
1

必选参数（前四个是必须的参数）：

1. src - 需要处理的图像
2. ddepth - 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
3. dx - 对x轴方向求导的阶数，一般为0、1、2，其中0表示这个方向上没有求导
4. dy - 对y轴方向求导的阶数，一般为0、1、2，其中0表示这个方向上没有求导

其后是可选的参数：

5. dst - 目标图像
6. ksize - Sobel算子的大小，必须为1、3、5、7
7. scale - 缩放导数的比例常数，默认情况下没有伸缩系数
8. delta - 可选增量， 将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中
9. borderType - 图像边界的模式。这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT

---

说明：

在经过处理后，需要用convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8形式，否则将无法显示图像，而只是一副灰色的窗口。

convertScaleAbs()

函数功能：

• 实现将原图片转换为uint8类型

函数原型：

dst = cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]])   
1

参数：

• src - 源图像
• dst - 输出图像

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uint8类型的图片

---

例如下面用法，转化XY方向：

absX=cv2.convertScaleAbs(x)   # 转回uint8
absY=cv2.convertScaleAbs(y)
1
2

addWeighted()

由于Sobel算子是在两个方向计算的，最后还需要用cv2.addWeighted(…)函数将其组合起来

函数功能：

• 实现以不同的权重将两幅图片叠加，对于不同的权重，叠加后的图像会有不同的透明度

函数原型为：

dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])   
1

参数：

• src1 - 第一张图片
• alpha - 是第一幅图片中元素的权重
• src2 - 第二张图片
• beta - 是第二幅图片中元素的权重
• gamma - 是加到最后结果上的一个值

代码案例

用API

#include <iostream>
#include <math.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>  

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) 
{
   
	Mat src, dst;
	src = imread("./test2.jpg");
	if (!src.data) {
   
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}

	char INPUT_TITLE[] = "input image";
	char OUTPUT_TITLE[] = "sobel-demo";
	namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	// namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(INPUT_TITLE, src
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24