Sobel（索贝尔），Scharr（沙尔）和Laplacian（拉普拉斯）算子——python实现_python sobel

1.Sobel（索贝尔）（高斯）：通过对X,Y方向求梯度

（1）首先求解X方向的导；
（2）再求Y方向的导；
（3）最终结果：|G|=|Gx|+|Gy|;

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2.具体实现原理过程

（1）如果对X方向求梯度，使用如下面这样的卷积核
对图像中的像素值进行卷积（点乘）：

（2）如果对Y方向求梯度，使用如下面这样的卷积核

对图像中的像素值进行卷积（点乘）：

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3.代码实战

import os
import cv2
import numpy as np

def SobelFilter(img_path='images/chess.png'):
    img_src=cv2.imread(img_path)
    img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(450,450))
    img_dy=cv2.Sobel(src=img,ddepth=-1,dx=1,dy=0,ksize=5)
    img_dx=cv2.Sobel(src=img,ddepth=-1,dx=0,dy=1,ksize=5)
    img_dx_dy=img_dx+img_dy
    # img_dx_dy=cv2.add(img_dx,img_dy)
    cv2.imshow('img_src',img_src)
    cv2.imshow('img_dx',img_dx)
    cv2.imshow('img_dy',img_dy)
    cv2.imshow('img_dx_dy',img_dx_dy)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

def detectSobelFilter():
    cap=cv2.VideoCapture(0)
    while cap.isOpened():
        OK,frame=cap.read()
        if OK:
            img = cv2.resize(src=frame, dsize=(450, 450))
            img_dy = cv2.Sobel(src=img, ddepth=cv2.CV_64F, dx=1, dy=0, ksize=5)
            img_dx = cv2.Sobel(src=img, ddepth=cv2.CV_64F, dx=0, dy=1, ksize=5)
            img_dx_dy = img_dx + img_dy
            cv2.imshow('object',img_dx_dy)
        else:
            print('为检测到物体')
        if cv2.waitKey(1)&0XFF==27:
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    print('Pycharm')
    SobelFilter()
    # detectSobelFilter()
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对下面这张图分别进行X和Y方向求梯度进行测试：


实时测试：

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2.Scharr（沙尔算子）算子

（1）与索贝尔不同的是kernel的值不同，沙尔只支持kernel（3,3），所以函数中的kernel不需要设置；
（2）沙尔只能求X方向或者Y方向的边缘。

函数：Scharr(src, ddepth, dx, dy, dst=None, scale=None, delta=None, borderType=None)
（1）src:输入的原始图像；
（2）Ddepth:输出图像的位深，如CV_32F,CV_64F;
（3）Dx:对X方向的求导；
（4）Dy:对Y方向的求导；
（5）Dst:输出的图像；
（6）Scale:缩放尺寸，默认值为1；
（7）Delta:

实例代码

实例代码：


import os
import cv2
import numpy as np

def ScharrFilter(img_path='images/chess.png'):
    img_src=cv2.imread(img_path)
    img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(450,450))
    img_dy=cv2.Scharr(src=img,ddepth=-1,dx=1,dy=0)
    img_dx=cv2.Scharr(src=img,ddepth=-1,dx=0,dy=1)
    img_dx_dy=img_dx+img_dy
    # img_dx_dy=cv2.add(img_dx,img_dy)
    cv2.imshow('img_src',img_src)
    cv2.imshow('img_dx',img_dx)
    cv2.imshow('img_dy',img_dy)
    cv2.imshow('img_dx_dy',img_dx_dy)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

def detectScharrFilter():
    cap=cv2.VideoCapture(0)
    while cap.isOpened():
        OK,frame=cap.read()
        if OK:
            img = cv2.resize(src=frame, dsize=(450, 450))
            img_dy = cv2.Scharr(src=img, ddepth=cv2.CV_64F, dx=1, dy=0)
            img_dx = cv2.Scharr(src=img, ddepth=cv2.CV_64F, dx=0, dy=1)
            img_dx_dy = img_dx + img_dy
            cv2.imshow('object',img_dx_dy)
        else:
            print('为检测到物体')
        if cv2.waitKey(1)&0XFF==27:
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    print('Pycharm')
    ScharrFilter()
    # detectScharrFilter()

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3.拉普拉斯算子

（1）可以同时求X,Y方向的边缘；
（2）对噪音敏感，一般需要先进行去噪再调用拉普拉斯算法（中值或者高斯算法去噪）；

函数：Laplacian(src, ddepth, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None):

（1）src:输入的原始图像；
（2）Ddepth:输出图像的位深，如CV_32F,CV_64F;
（3）Dx:对X方向的求导；
（4）Dy:对Y方向的求导；
（5）Dst:输出的图像；
（6）Ksize:卷积核的大小；
（7）Scale:缩放尺寸，默认值为1；

实例代码：

import os
import cv2
import numpy as np

def LaplacianFilter(img_path='images/chess.png'):
    img_src=cv2.imread(img_path)
    img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(450,450))
    img=cv2.Laplacian(src=img,ddepth=-1,ksize=5)
    cv2.imshow('img_src',img_src)
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

def detectLaplacianFilter():
    cap=cv2.VideoCapture(0)
    while cap.isOpened():
        OK,frame=cap.read()
        if OK:
            img = cv2.resize(src=frame, dsize=(450, 450))
            img=cv2.Laplacian(src=img,ddepth=-1,ksize=5)
            cv2.imshow('object',img)
        else:
            print('为检测到物体')
        if cv2.waitKey(1)&0XFF==27:
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    print('Pycharm')
    # LaplacianFilter()
    detectLaplacianFilter()
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关于Canny边缘检测：https://mydreamambitious.blog.csdn.net/article/details/125116318