OpenCV最全函数用法_opencv函数用法

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记录OpenCV中学习的函数用法

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图像阈值

cv.threshold（）全局阈值

源：ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)

作用：根据设定的阈值，将图像转变为黑色或白色

threshold为阈值
在其中
   src：表示的是图片源，是一个灰度图像
   thresh：表示的是阈值（起始值）
   maxval：表示的是最大值,一般为255
   type：表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算，常用值为0（THRESH_BINARY）

ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
   ret: 返回的阈值
   mask:返回的二值化图像

import cv2 as cv

img0 = cv.imread('MyLove.jpg')
img = cv.cvtColor(img0, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img, 100, 255, cv.THRESH_BINARY)
cv.imshow('Binary', mask)
cv.waitKey(0)
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cv.adaptiveThreshold（）自适应阈值

源：th2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
cv2.THRESH_BINARY,11,2)代码出处CSDN

作用： 根据图片一小块区域的值来计算对应区域的阈值，从而得到也许更为合适的图片。

在其中
   src：输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度

   dst：输出图
   maxval：当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值
   thresh_type： 阈值的计算方法，包含以下2种类型
         cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C；
         cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
   type：二值化操作的类型，与固定阈值函数相同，包含以下5种类型：
         cv2.THRESH_BINARY
         cv2.THRESH_BINARY_INV
         cv2.THRESH_TRUNC；
         cv2.THRESH_TOZERO
         cv2.THRESH_TOZERO_INV.
   Block Size： 图片中分块的大小
   C ：阈值计算方法中的常数项

Otsu’s Binarization: 基于直方图的二值化

源：ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)代码出处CSDN

特点：需要和threshold函数配合使用。0和255为阈值取值范围。ret2可以返回最后的阈值。
Otsu过程：
1. 计算图像直方图；
2. 设定一阈值，把直方图强度大于阈值的像素分成一组，把小于阈值的像素分成另外一组；
3. 分别计算两组内的偏移数，并把偏移数相加；
4. 把0~255依照顺序设置为阈值，重复1-3的步骤，直到得到最小偏移数，其所对应的值即为结果阈值。

图像上的算术运算

cv.subtract() 图像减法

源：L = cv.subtract(gpA[i-1],GE) 代码出处   
作用：查找图像之间的差异

减法运算的四种场景：
1. 两个图像矩阵相减, 要求两个矩阵必须有相同大小和通道数
2. 1个图像矩阵和1个标量相减, 要求src2是标量或者与src1的通道数相同的元素个数，经实际测试应该是一个四元组，如果src1是3通道的，则按通道顺序依次与该四元组的前3个元素相减
3. 1个标量和一个图像数组相减, 要求src1是标量或者与src1的通道数相同的元素个数

最后结果为第一个图像减去第二个图像

在其中
   src1：第一个图像
   src2：第二个图像
   dst：可选参数，输出结果保存的变量，默认值为None，如果为非None，输出图像保存到dst对应实参中，其大小和通道数与输入图像相同，图像的深度（即图像像素的位数）由dtype参数或输入图像确定
   mask：图像掩膜，可选参数，为8位单通道的灰度图像，用于指定要更改的输出图像数组的元素，即输出图像像素只有mask对应位置元素不为0的部分才输出，否则该位置像素的所有通道分量都设置为0
   dtype：可选参数，输出图像数组的深度，即图像单个像素值的位数（如RGB用三个字节表示，则为24位）。

cv.add() 图像加法

源：ls_ = cv.add(ls_, LS[i])
作用：OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。

最后结果为第一个图像加上第二个图像

在其中
   src1：第一个图像
   src2：第二个图像
   dst：可选参数，输出结果保存的变量，默认值为None，如果为非None，输出图像保存到dst对应实参中，其大小和通道数与输入图像相同，图像的深度（即图像像素的位数）由dtype参数或输入图像确定
   mask：图像掩膜，可选参数，为8位单通道的灰度图像，用于指定要更改的输出图像数组的元素，即输出图像像素只有mask对应位置元素不为0的部分才输出，否则该位置像素的所有通道分量都设置为0
   dtype：可选参数，输出图像数组的深度，即图像单个像素值的位数（如RGB用三个字节表示，则为24位）。

cv.addWeighted（）权重融合

源：dst = cv.addWeighted(img1, 0.7, img2, 0.3, 0)

alpha=0.7，beta=0.3，gama=0

cv.bitwise_and（）or() xor() not() 按位处理

作用：进行图像之间的逻辑运算，在处理ROI区域有很大作用

转化为二进制便于理解

# 按位操作函数

# 3x3图像，全(1,1,1)
i = np.ones((3, 3, 3), dtype=np.uint8)
# 3x3图像，全(2,2,2)
j = np.ones((3, 3, 3), dtype=np.uint8) + 1
# 图像i，j每个像素与运算结果
k = cv.bitwise_and(i, j)  # 与 每一个像素都为1，那么二进制表示就是0001。则2的二进制表示就是0010。那么两幅图像进行与操作，就会变成0000
l = cv.bitwise_or(i, j)  # 或 0001 or 0010 为 0011 ， 全部是3
n = cv.bitwise_xor(i, j)  # 异或(相同的是0，不同的是1)  0000 0001 xor 0000 0010 为 0000 0011 ，全部是3
m = cv.bitwise_not(i)   # '非' 0000 0001 not 为1111 1110 ， 全是254
print(i, j, k, l, n, m)
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改变颜色空间

cv.inRange（）和掩模Mask

源：mask = cv.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)代码出处
作用： 将低于lower_red和高于upper_red的部分分别变成0，lower_red～upper_red之间的值变成255查找各种颜色范围

注意：需要HSV颜色的图片，它更容易表示颜色，HSV的色相范围为[0,179]，饱和度范围为[0,255]，值范围为[0,255]

  hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

图像掩膜Mask就像AE里面的遮罩
作用： 对处理的图像（全部或局部）进行遮挡用于
  提取感兴趣区、对图像上某些区域作屏蔽、结构特征提取等
源：res = cv.bitwise_and(cp, cp, mask=mask) # mask为RIO区域，只针对这一区域处理
cv.bitwise_and(cp, cp）的结果还是cp。 使用mask=mask后只提取mask区域

import cv2 as cv
import numpy as np

# set blue thresh
lower_yellow = np.array([11, 43, 46])
upper_yellow = np.array([25, 255, 255])

frame = cv.imread("tulips.jpg")  # 读取图像
cv.imshow("who", frame)

# compress
cp = cv.resize(frame, (300, 300), interpolation=cv.INTER_AREA)  # 放缩
cv.imwrite("tulips_1.jpg", cp)

# change to hsv model
hsv = cv.cvtColor(cp, cv.COLOR_BGR2HSV)

# get mask
mask = cv.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
cv.imshow('Mask', mask)

# detect blue
res = cv.bitwise_and(cp, cp, mask=mask)  # mask为RIO区域，只针对这一区域处理
cv.imshow('Result', res)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
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图像的几何变换

cv.resize（）

源：cp = cv.resize(frame, (300,300), interpolation=cv.INTER_AREA)

作用： 缩小或者放大函数至某一个大小

在其中
   src：图片源
   dsize：输出图像所需大小
   fx：沿水平轴的比例因子
   fy：沿垂直轴的比例因子
   interpolation:插值方式
      cv.INTER_NEAREST : 最邻近插值
      cv.INTER_LINEAR：双线性插值
      cv.INTER_CUBIC：三次插值
      cv.INTER_AREA：区域插值(使用像素区域关系重新采样，提供无莫尔条纹的结果)

   一般缩小使用cv.INTER_AREA，放缩使用cv.INTER_CUBIC(较慢)和cv.INTER_LINEAR(较快效果也不错)。默认都使用cv.INTER_LINEAR。

cv.warpAffine（）仿射变换函数（移动）

warp:弯曲，使变形 Affine:仿射的
源：M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
  dst = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows))代码出处
作用： 将图像沿着x轴平移100px, y轴平移50px

在其中
   src：图片源
   M：转换矩阵,是一个2*3的矩阵(float32格式)，tx和ty表示x,y轴方向位移
   dsize：输出图像大小
         形式为 (width，height) =（cols, rows）注意倒过来了

cv.getRotationMatrix2D（）构造旋转矩阵

源：M = cv.getRotationMatrix2D(((cols-1)/2.0,(rows-1)/2.0),90,1)

  dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows))代码出处
作用： 构造绕着图像中点逆时针旋转90°，不缩放的转换矩阵M

在其中
   center：旋转中心
   angle：旋转角度（逆时针为正）
   scale：缩放比例

             绕任意位置旋转的转换矩阵M

cv.getAffineTransform（）仿射变换

源：M = cv.getAffineTransform(pts1,pts2)
   dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows))代码出处
作用： 构造 将img0中的三个点变换自定义的三个点位置 的转换矩阵M
特点：原始图像中的所有平行线在输出图像中仍将平行

<font color=black size=>在其中

   src：img0中的三个点，注意是float32格式

   dst：想要将原来的三个点变换到想要的（自定义的）三个点

def test3():
    img0 = cv.imread('Affine.jpg')
    img = cv.cvtColor(img0, cv.COLOR_BGR2RGB)
    rows, cols, ch = img.shape
    pts1 = np.array([[49, 35], [335, 86], [46, 292]], dtype=np.float32)  # 变换前原图像的3个点
    pts2 = np.array([[10, 10], [360, 10], [10, 350]], dtype=np.float32)  # 自定义的变换后原图像对应的3个点
    M = cv.getAffineTransform(pts1, pts2)  # 构造仿射变换的转换矩阵M
    dst = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows))
    plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('Input')
    plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('Output')
    plt.show()  # 不加此行代码，无法显示图片
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*cv.getPerspectiveTransform()透视变换

源：M = cv.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
   dst = cv.warpPerspective(img,M,(300,300))代码出处
作用： 构造 将img0中的三个点变换自定义的三个点位置 的转换矩阵M
特点：原始图像中的所有直线也将保持直线
    需要输入4个点，在这四个点中，其中三个不应共线。

在其中
   src：img0中的四个点，注意是float32格式
   dst：想要将原来的四个点变换到想要的（自定义的）四个点

# 透视变换
def test4():
    img = cv.imread('perspective.jpg')
    rows, cols, ch = img.shape
    pts1 = np.float32([[432, 299], [592, 307], [605, 471], [424, 465]])  # 绿点坐标
    pts2 = np.float32([[0, 0], [300, 0], [300, 300], [0, 300]])  # 变换后坐标
    M = cv.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
    dst = cv.warpPerspective(img, M, (300, 300))
    plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('Input')
    plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('Output')
    plt.show()
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图像平滑

cv.blur() 平均模糊（平滑）

源：blur = cv.blur(img,(5,5))代码出处

作用：它仅获取内核区域下所有像素的平均值，并替换中心元素。用标准化的盒式过滤器来平滑图像

在其中
   src：原图像
   dst：目标图像
   ksize：用于平滑操作的核大小
   anchor：内核的锚点，指示内核中过滤点的相对位置;锚应位于内核中;默认值（-1，-1）表示锚位于内核中心。
   borderType: 边界模式，指定处理边界像素时如何确定图像范围外的像素的取值

cv.GaussianBlur()高斯模糊（平滑）

源：blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)代码出处
作用：代替盒式滤波器，使用了高斯核。将源图像与指定的高斯内核进行卷积，同时也支持in-place滤波。

在其中
   src：原图像
   dst：目标图像
   ksize：用于平滑操作的核大小（width*hight）必须是大于1的正奇数
   sigmaX：高斯核在x方向的标准差
   sigmaX：高斯核在y方向的标准差（sigmaY=0时，其值自动由sigmaX确定（sigmaY=sigmaX）；sigmaY=sigmaX=0时，它们的值将由ksize.width和ksize.height自动确定)
   borderType: 边界模式，指定处理边界像素时如何确定图像范围外的像素的取值

cv.medianBlur()中位模糊（平滑）

源：median = cv.medianBlur(img,5)代码出处
作用：代替盒式滤波器，使用了高斯核。将源图像与指定的高斯内核进行卷积，同时也支持in-place滤波。

在其中
   src：原图像
   dst：目标图像
   ksize：用于平滑操作的核大小（width*hight）必须是正奇数
   sigmaX：高斯核在x方向的标准差
   sigmaX：高斯核在y方向的标准差（sigmaY=0时，其值自动由sigmaX确定（sigmaY=sigmaX）；sigmaY=sigmaX=0时，它们的值将由ksize.width和ksize.height自动确定)
   borderType: 边界模式，指定处理边界像素时如何确定图像范围外的像素的取值

cv.bilateralFilter()双边滤波

源：blur = cv.bilateralFilter(img,9,75,75)代码出处
作用：在去除噪声的同时保持边缘清晰锐利。

在其中
   src：原图像，可以是Mat类型，图像必须是8位或浮点型单通道、三通道的图像。
   dst：输出图像，和原图像有相同的尺寸和类型。
   d： 表示在过滤过程中每个像素邻域的直径范围，整数。如果这个值是非正数，则函数会从第五个参数sigmaSpace计算该值。
   sigmaColor: 颜色空间过滤器的sigma值，这个参数的值越大，表明该像素邻域内有越宽广的颜色会被混合到一起，产生较大的半相等颜色区域。
   sigmaSpace: 坐标空间中滤波器的sigma值，如果该值较大，则意味着颜色相近的较远的像素将相互影响，从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同的颜色。当d>0时，d指定了邻域大小且与sigmaSpace五官，否则d正比于sigmaSpace.
   borderType: 边界模式，指定处理边界像素时如何确定图像范围外的像素的取值

cv.filter2D（）2D卷积图像过滤

源：dst = cv.filter2D(img,-1,kernel)代码出处

作用： 通过定义内核kernel对图像进行模糊，锐化，轮廓或浮雕操作。它们还用于机器学习中的“特征提取”，是一项特别重要的图像处理操作。

特点：自定义内核（如3×3、5×5、7×7、9×9、11×11）对图像进行卷积参考filter2D描述
    我们必须 手动定义每个内核以应用各种操作，例如平滑，锐化和边缘检测。这并不是一件简单的事情，但使用CNN就不用了定义过滤器了。

在其中
    src：原图像

   dst：输出图像

   ddepth： 目标图像的所需深度,当ddepth=-1时，表示输出图像与原图像有相同的深度。

   kernel： 卷积核（或相当于相关核,需要归一化处理），单通道浮点矩阵;如果要将不同的内核应用于不同的通道，请使用拆分将图像拆分为单独的颜色平面，然后单独处理它们。

   anchor： 内核的锚点，指示内核中过滤点的相对位置;锚应位于内核中;默认值（-1，-1）表示锚位于内核中心。

   detal: 在将它们存储在dst中之前，将可选值添加到已过滤的像素中。类似于偏置。
   borderType: 像素外推法，参见BorderTypes

形态学变换

形态学的主要用途:获取物体拓扑和结果信息，通过物体和结构元素的某些运算，得到物体更本质的形态。在图像处理中的主要应用有：
(1). 利用形态学的基本运算对图像进行观察和处理，从而达到改善图像质量的目的
(2). 描述和定义图像的各种几何参数和特征如面积、周长、连通、颗粒度、骨架和方向性
我们通过腐蚀和膨胀两种基本的形态学操作实现开运算、闭运算、形态梯度、顶帽、黑帽五种形态学操作。
腐蚀（erosion）和膨胀（dilate）的主要作用有：
. 消除噪声
. 分割(splite)独立的图像元素以及连接(join)相邻的元素
. 寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域
. 求出图像的梯度

cv.erode()腐蚀

源：erosion = cv.erode(img,kernel,iterations = 1)代码出处
作用：内核窗口在图像A上滑动，将内核B覆盖的区域最小像素值提取并代替锚点位置的像素值。白色的像素值（255）要远远大于黑色的像素值（0）。通常图像向黑色部分扩展，白色部分减小。

在其中
   src：原图像，可以是Mat类型，可以是任意通道图像，图像深度只能是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F其中的一个。
   dst：输出图像，和原图像有相同的尺寸和类型。
   kernel： 用于腐蚀操作的kernel，当参数=Mat()，即NULL时，kernel是一个锚点位于中心的3x3模板。
   anchor:锚点位置
   iterations: 迭代腐蚀操作次数，默认值为1
   borderType: 边界模式，指定处理边界像素时如何确定图像范围外的像素的取值

cv.dilate()膨胀

源：dilation = cv.dilate(img,kernel,iterations = 1) 代码出处

作用：内核窗口在图像A上滑动，将内核B覆盖的区域最大像素值提取并代替锚点位置的像素值。与腐蚀相反，通常图像向白色部分扩展，黑色部分减小。

在其中
   src：原图像，可以是Mat类型，可以是任意通道图像，图像深度只能是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F其中的一个。
   dst：输出图像，和原图像有相同的尺寸和类型。
   kernel: 用于腐蚀操作的kernel，当参数=Mat()，即NULL时，kernel是一个锚点位于中心的3x3模板。
   anchor: 锚点位置
   iterations: 迭代腐蚀操作次数，默认值为1
   borderType: 边界模式，指定处理边界像素时如何确定图像范围外的像素的取值

cv.morphologyEx() 开操作

源：opening = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_OPEN, kernel)代码出处
作用：对图像先腐蚀再扩张，放大了裂缝或局部降低亮度的区域

在其中
   src：原图像
   dst：输出图像，和原图像有相同的尺寸和类型。
   kernel: 用于腐蚀操作的kernel，当参数=Mat()，即NULL时，kernel是一个锚点位于中心的3x3模板。
   cv.MORPH_OPEN: 形态学打开

cv.morphologyEx() 闭操作

源：opening = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_CLOSE, kernel)代码出处
作用：对图像先扩张再腐蚀

在其中
   src：原图像
   dst：输出图像，和原图像有相同的尺寸和类型。
   kernel: 用于腐蚀操作的kernel，当参数=Mat()，即NULL时，kernel是一个锚点位于中心的3x3模板。
   cv.MORPH_CLOSE: 形态学关闭

cv.morphologyEx() 形态学梯度

源：gradient = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_GRADIENT, kernel)=代码出处
作用：形态梯度是膨胀图与腐蚀图之差，能够保留物体的边缘轮廓

在其中
   src：原图像
   dst：输出图像，和原图像有相同的尺寸和类型。
   kernel: 用于腐蚀操作的kernel，当参数=Mat()，即NULL时，kernel是一个锚点位于中心的3x3模板。
   cv.MORPH_GRADIENT: 形态学梯度

cv.morphologyEx() 顶帽

源：tophat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_TOPHAT, kernel)代码出处
作用：顶帽操作是原图像与开运算结果图之差，注意内核太小可能没有结果

在其中
   src：原图像
   dst：输出图像，和原图像有相同的尺寸和类型。
   kernel: 用于腐蚀操作的kernel，当参数=Mat()，即NULL时，kernel是一个锚点位于中心的3x3模板。
   cv.MORPH_TOPHAT: 顶帽操作

cv.morphologyEx() 黑帽

源：blackhat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel）代码出处
作用：黑帽操作是原图像与闭运算结果图之差，注意内核太小可能没有结果

在其中
   src：原图像
   dst：输出图像，和原图像有相同的尺寸和类型。
   kernel: 用于腐蚀操作的kernel，当参数=Mat()，即NULL时，kernel是一个锚点位于中心的3x3模板。
   cv.MORPH_BLACKHAT: 黑帽操作

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def test1():
    # 形态学操作
    # 图像侵蚀erode、膨胀dialte、开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽
    img = cv.imread('j.png', 0)
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)  # 5*5全为1的内核
    erosion = cv.erode(img, kernel, iterations=1)  # erosion
    dilation = cv.dilate(img, kernel, iterations=1)  # dilation
    opening = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_OPEN, kernel)  # 开操作
    closing = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_CLOSE, kernel)  # 闭操作
    gradient = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_GRADIENT, kernel)  # 形态学梯度
    kernel01 = np.ones((9, 9), np.uint8)  # 9*9全为1的内核
    tophat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_TOPHAT, kernel01)  # 顶帽
    blackhat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel01)  # 黑帽

    # BGR to RGB
    img_RGB = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
    erosion_RGB = cv.cvtColor(erosion, cv.COLOR_BGR2RGB)
    dilation_RGB = cv.cvtColor(dilation, cv.COLOR_BGR2RGB)
    opening_RGB = cv.cvtColor(opening, cv.COLOR_BGR2RGB)
    closing_RGB = cv.cvtColor(closing, cv.COLOR_BGR2RGB)
    gradient_RGB = cv.cvtColor(gradient, cv.COLOR_BGR2RGB)
    tophat_RGB = cv.cvtColor(tophat, cv.COLOR_BGR2RGB)
    blackhat_RGB = cv.cvtColor(blackhat, cv.COLOR_BGR2RGB)

    plt.subplot(421), plt.imshow(img_RGB, 'gray'), plt.title('image')
    plt.subplot(422), plt.imshow(erosion_RGB, 'gray'), plt.title('erosion')
    plt.subplot(423), plt.imshow(dilation_RGB, 'gray'), plt.title('dilation')
    plt.subplot(424), plt.imshow(opening_RGB, 'gray'), plt.title('opening')
    plt.subplot(425), plt.imshow(closing_RGB, 'gray'), plt.title('closing')
    plt.subplot(426), plt.imshow(gradient_RGB, 'gray'), plt.title('gradient')
    plt.subplot(427), plt.imshow(tophat_RGB, 'gray'), plt.title('tophat')
    plt.subplot(428), plt.imshow(blackhat_RGB, 'gray'), plt.title('blackhat')
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    test1()

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图像梯度

cv.Sobel() 算子和Scharr算子

源：sobelx = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,1,0,ksize=5)代码出处    参考链接
作用：Sobel算子是一个离散微分算子(discrete differentiation operator),它用来计算图像灰度函数的近似梯度并结合了高斯平滑和微分求导。

特点：Sobel算子一般与高斯滤波配合使用。
   Sobel算子是基于图像边缘部分，像素值会出现较大的变化，因此在边缘部分求取一阶导得到极值点的方法。（图像的高频分量一般出现在像素值显著改变的地方，而高频分量的出现就容易勾画出图像的轮廓。）

在其中
   src：原图像
   dst：输出图像，和原图像有相同的尺寸和类型。
   ddepth: 输出图像深度，为-1时，表示与原图像深度相同

   dx: x方向上的差分阶数
   dy: y方向上的差分阶数
   ksize = 3: Sobel函数核尺寸，只能是1、3、5、7中的一个，默认值是3。当ksize=1时，内核形式为3x1或1x3(没有高斯平滑)，ksize=1只能用于一阶或二阶x或y方向上的导数。当ksize=CV_SCHARR(-1) 是一个特殊值，将会调用内核为3x3比Sobel计算的结果精确的Scharr滤波器
   scale = 1: 计算导数值可选的缩放因子，默认值是1表示没有缩放
   borderType = BORDER_DEFAULT:边界模式，可以查询borderInterpolate得到详细信息。

Laplace算子

源：laplacian = cv.Laplacian(img,cv.CV_64F)代码出处    参考链接
作用：Laplace算子与Sobel算子相比，它是二阶求导找极值点。其定义为：

特点：函数只有在ksize>1时才能正常计算，当ksize==1时，Laplacian将由下面的模板进行计算：
   Laplace算子内部调用了Sobel算子

在其中
   src：原图像
   dst：输出图像，和原图像有相同的尺寸和类型。
   ddepth: 输出图像深度，为-1时，表示与原图像深度相同
   ksize: 用于计算二阶导的kernel尺寸，可以查看getDerivKernels函数查看详细信息，尺寸必须是正奇数。
   scale: Laplacian算子的可选因子，有默认值1，此时没有应用缩放因子，可查看getDerivKernels查看详细信息
   delta: 存储目标图像前可选的delta值，有默认值
   borderType = BORDER_DEFAULT:边界模式，可以查询borderInterpolate得到详细信息。

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def test2():
    # 图像梯度
    img = cv.imread('dave.jpg', 0)
    laplacian = cv.Laplacian(img, cv.CV_64F)  
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