imgproc模块—Sobel边缘检测算子

来源：互联网发布：java 中final static 编辑：程序博客网时间：2024/05/17 22:40

1.目的
（1）如何使用openCV函数Sobel对图像求导数
（2）如何使用openCV函数Scharr对图像求导数

2.原理
（1）图像边缘
图像边缘是图像像素发生显著变化的位置。使用卷积运算可以近似计算图像梯度，检测图像边缘，梯度值大意味图像内容发生显著变化，可以认为该处为图像的边缘处。

（2）Sobel算子
[1]Sobel算子是一个一阶离散微分算子，可以用它来计算灰度图像的近似梯度
[2]Sobel 算子结合了高斯平滑和微分求导。
[3]计算
<1>两个方向的梯度
a.水平变化: 将 I 与一个奇数大小的内核 Gx 进行卷积。比如，当内核大小为3时, Gx 的计算结果为:
水平方向梯度算子

b.垂直变化: 将:math:I 与一个奇数大小的内核 Gy 进行卷积。比如，当内核大小为3时, Gy 的计算结果为:
垂直方向梯度算子

<2>近似梯度计算
近似梯度计算1

或者：
近似梯度计算2

Note：
当内核大小为 3 时, 以上Sobel内核可能产生比较明显的误差(毕竟，Sobel算子只是求取了导数的近似值)。为解决这一问题，OpenCV提供了 Scharr 函数，但该函数仅作用于大小为3的内核。该函数的运算与Sobel函数一样快，但结果却更加精确，其内核为:
Scharr算子

3.部分代码解释
（1）Sobel

            /*            sobel参数解释            src：输入图像            ddepth：图像深度            x_order:x方向梯度            y_order:y方向梯度            kernel_size：核大小（为奇数）            scale：尺度,计算导数时的缩放因子            delta：梯度偏置值，对计算结果的偏置            BORDER_DEFAULT：默认边界设置            */            Sobel(src, gradX, ddepth, 1, 0, 2*kernel_size+1, scale, delta, BORDER_DEFAULT);            Sobel(src, gradY, ddepth, 0, 1, 2*kernel_size+1, scale, delta, BORDER_DEFAULT);

（2）Scharr

            /*            scharr参数解释            src：输入图像            ddepth：图像深度            x_order:x方向梯度            y_order:y方向梯度            scale：尺度,计算导数时的缩放因子            delta：梯度偏置值，对计算结果的偏置            BORDER_DEFAULT：默认边界设置            */            //Scharr只能使用大小为3的卷积核            Scharr(src, gradX, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT);            Scharr(src, gradY, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT);

4.完整代码
（1）CommonInclude.h

#include<iostream>using namespace std;#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace cv;

（2）Edge.cpp

#include "CommonInclude.h"int edge_type = 0;int kernel_size = 3;int scale = 1;int max_edge_type = 3;int max_kernel_size = 11;int ddepth = CV_16S;double delta = 0;char windowNameOrigin[] = "Origin";char windowNameEdge[] = "Edge";/*0:Sobel1:Scharr2:laplace3:canny*/Mat src, grad;Mat gradX, gradY;Mat absGradX, absGradY;void EdgeDetector(int, void*){    switch(edge_type){        case(0):            //Sobel detector            /*            sobel参数解释            src：输入图像            ddepth：图像深度            x_order:x方向梯度            y_order:y方向梯度            kernel_size：核大小（为奇数）            scale：尺度,计算导数时的缩放因子            delta：梯度偏置值，对计算结果的偏置            BORDER_DEFAULT：默认边界设置            */            Sobel(src, gradX, ddepth, 1, 0, 2*kernel_size+1, scale, delta, BORDER_DEFAULT);            Sobel(src, gradY, ddepth, 0, 1, 2*kernel_size+1, scale, delta, BORDER_DEFAULT);            convertScaleAbs(gradX, absGradX);            convertScaleAbs(gradY, absGradY);            addWeighted(absGradX, 0.5, absGradY, 0.5, 0, grad);            break;        case(1):            /*            scharr参数解释            src：输入图像            ddepth：图像深度            x_order:x方向梯度            y_order:y方向梯度            scale：尺度,计算导数时的缩放因子            delta：梯度偏置值，对计算结果的偏置            BORDER_DEFAULT：默认边界设置            */            //Scharr只能使用大小为3的卷积核            Scharr(src, gradX, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT);            Scharr(src, gradY, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT);            convertScaleAbs(gradX, absGradX);            convertScaleAbs(gradY, absGradY);            addWeighted(absGradX, 0.5, absGradY, 0.5, 0, grad);            break;        case(2):            //待续            break;        case(3):            //待续            break;        default:            cout << "error type!!!" << endl;            break;    }    imshow(windowNameEdge, grad);}int main(int argc, char** argv){    if(argc<2){        cout << "more parameters are required!!!" << endl;        return(-1);    }    src = imread(argv[1]);    if(!src.data){        cout << "erro to read image!!!" << endl;        return(-1);    }    namedWindow(windowNameEdge, CV_WINDOW_AUTOSIZE);    //高斯处理    GaussianBlur(src, src, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);    //转化为灰度图像    cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);    imshow(windowNameOrigin, src);    createTrackbar("Edge Type:\n0 Sobel\n1 Scharr\n2 laplace \n3 Canny", windowNameEdge,            &edge_type, max_edge_type,            EdgeDetector);    createTrackbar("Kernel Size:2*n+1", windowNameEdge,            &kernel_size, max_kernel_size,            EdgeDetector);    EdgeDetector(0,0);    waitKey(0);}

参考文献
1.http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/sobel_derivatives/sobel_derivatives.html

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