OpenCV Sobel算子

本文不介详细的理论知识，读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐清华大学出版社的《图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) 》。

原型
Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。在OpenCV-Python中，使用Sobel的算子的函数原型如下

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

函数返回其处理结果。
前四个是必须的参数：
第一个参数是需要处理的图像；
第二个参数是图像的深度，-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；
dx和dy表示的是求导的阶数，0表示这个方向上没有求导，一般为0、1、2。
其后是可选的参数：
dst不用解释了；
ksize是Sobel算子的大小，必须为1、3、5、7。
scale是缩放导数的比例常数，默认情况下没有伸缩系数；
delta是一个可选的增量，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；
borderType是判断图像边界的模式。这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。

使用
Sobel函数的使用如下：

#coding=utf-8  import cv2  import numpy as np    img = cv2.imread("D:/lion.jpg", 0)  x = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,1,0)  y = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,0,1)  absX = cv2.convertScaleAbs(x)   # 转回uint8  absY = cv2.convertScaleAbs(y)  dst = cv2.addWeighted(absX,0.5,absY,0.5,0)  cv2.imshow("absX", absX)  cv2.imshow("absY", absY)  cv2.imshow("Result", dst)  cv2.waitKey(0)  cv2.destroyAllWindows()  

解释:
在Sobel函数的第二个参数这里使用了cv2.CV_16S。因为OpenCV文档中对Sobel算子的介绍中有这么一句：“in the case of 8-bit input images it will result in truncated derivatives”。即Sobel函数求完导数后会有负值，还有会大于255的值。而原图像是uint8，即8位无符号数，所以Sobel建立的图像位数不够，会有截断。因此要使用16位有符号的数据类型，即cv2.CV_16S。
在经过处理后，别忘了用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()的原型为：

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

其中可选参数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。
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。其函数原型为：

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

其中alpha是第一幅图片中元素的权重，beta是第二个的权重，gamma是加到最后结果上的一个值。
结果:

结果图