opencv之边缘检测（4）scharr

程序员文章站 2023-12-30 14:45:16

...

//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
//            描述：包含程序所依赖的头文件
//----------------------------------------------------------------------------------------------
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
//            描述：包含程序所使用的命名空间
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//            描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
	//【0】创建 grad_x 和 grad_y 矩阵
	Mat grad_x, grad_y;
	Mat abs_grad_x, abs_grad_y,dst;

	//【1】载入原始图
	Mat src = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图

	//【2】显示原始图
	imshow("【原始图】Scharr滤波器", src);

	//【3】求 X方向梯度
	Scharr( src, grad_x, CV_16S, 1, 0, 1, 0, BORDER_DEFAULT );
	convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x );
	imshow("【效果图】 X方向Scharr", abs_grad_x);

	//【4】求Y方向梯度
	Scharr( src, grad_y, CV_16S, 0, 1, 1, 0, BORDER_DEFAULT );
	convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y );
	imshow("【效果图】Y方向Scharr", abs_grad_y);

	//【5】合并梯度(近似)
	addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst );

	//【6】显示效果图
	imshow("【效果图】合并梯度后Scharr", dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}

使用Scharr滤波器运算符计算x或y方向的图像差分。
其实它的参数变量和Sobel基本上是一样的，除了没有ksize核的大小。

C++: void Scharr(
InputArray src, //源图
OutputArray dst, //目标图
int ddepth,//图像深度
int dx,// x方向上的差分阶数
int dy,//y方向上的差分阶数
double scale=1,//缩放因子
double delta=0,// delta值
intborderType=BORDER_DEFAULT )// 边界模式

第一个参数，InputArray 类型的src，为输入图像，填Mat类型即可。

第二个参数，OutputArray类型的dst，即目标图像，函数的输出参数，需要和源图片有一样的尺寸和类型。

第三个参数，int类型的ddepth，输出图像的深度，支持如下src.depth()和ddepth的组合：

若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F

若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F

若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F

若src.depth() = CV_64F, 取ddepth = -1/CV_64F

第四个参数，int类型dx，x方向上的差分阶数。

第五个参数，int类型dy，y方向上的差分阶数。

第六个参数，double类型的scale，计算导数值时可选的缩放因子，
默认值是1，表示默认情况下是没有应用缩放的。
我们可以在文档中查阅getDerivKernels的相关介绍，来得到这个参数的更多信息。

第七个参数，double类型的delta，表示在结果存入目标图（第二个参数dst）之前可选的delta值，有默认值0。

第八个参数， int类型的borderType，我们的老朋友了（万年是最后一个参数），边界模式，
默认值为BORDER_DEFAULT。这个参数可以在官方文档中borderInterpolate处得到更详细的信息。

opencv之边缘检测（4）scharr