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第7章图像边缘锐化处理;目录;7.1
概述;概述;7.2
图像微分边缘检测;边缘是由相邻域灰度级不同的像素点构成的,若想增强边缘,就应该突出相邻点间灰度级的变化。
(1)图像数据:
如果用右列减去左列:
(2)图像数据:
下一行减去上一行得到一条很明显边界。;7.2.1
纵向边缘检测;理论基础;7.2.2
横向边缘检测;理论基础;7.2.3
双向边缘检测;理论基础;效果展示;7.3
常用的边缘检测算子;7.3.1
Roberts边缘检测算子;理论基础;(1)retval=cv2.filter2D(src,d,kernel,anchor,delta,borderType)
retval:表示返回的双边滤波处理结果;
src:表示原始图像,该图像不限制通道数目;
d:表示处理结果图像的图像深度,一般使用-1表示与原始图像使用相同的图像深度;
kernel:表示一个单通道的卷积核;
anchor:表示图像处理的锚点,其默认值为(-1,-1),表示位于卷积核中心点;
delta:表示修正值,可选。如果该值存在,则会在滤波的基础上加上该值作为最终的滤波处理结果;
borderType:表示以何种情况处理边界;
;(2)retval=cv2.addWeighted(src1,alpha,src2,beta,gamma,dtype=-1))这个函数的作用是计算两个数组(图像阵列)的加权和,把两张图片叠加在一起。
retval:输出图像;
src1:第一个图片阵列;
alpha:第一个图片的权重值;
src2:第二个图片阵列;
beta:第二个图片的权重值;
gamma:偏移量;
dtype:输出阵列的可选深度。
数学表达式为:
;效果展示;7.3.2
Sobel边缘检测算子;理论基础;retval=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]]])
retval:表示计算得到目标函数图像;
src:表示原始图像;
ddepth:表示输出图像的深度,图像深度是指存储每个像素值所用的位数,例如cv2.CV_8U,指的是8位无符号数,取值范围为0~255,超出范围则会被截断;
dx:表示x方向上求导的阶数;
dy:表示y方向上求导的阶数;
ksize:表示Sobel核的大小;
scale:表示计算导数时的缩放因子,默认值是1;
delta:表示在目标函数上所附加的值,默认为0;
borderType:表示边界样式。
;效果展示;7.3.3
Prewitt边缘检测算子;理论基础;效果展示;7.3.4
Scharr边缘检测算子;理论基础;dst=cv2.Scharr(src,ddepth,dx,dy[,scale[,delta[,borderType]]])
dst:表示计算得到目标函数图像;
src:表示原始图像;
ddepth:表示输出图像的深度;
dx:表示x方向上求导的阶数;
dy:表示y方向上求导的阶数;
scale:表示计算导数时的缩放因子,默认值是1;
delta:表示在目标函数上所附加的值,默认值为0;
borderType:表示边界样式。
;效果展示;7.3.5
Krisch自适应边缘检测;理论基础;函数说明;效果展示;7.3.6
拉普拉斯算子;理论基础;理论基础;理论基础;函数说明;效果展示;7.3.7
高斯-拉普拉斯算子;理论基础;理论基础;效果展示;7.3.8
Canny边缘检测;理论基础;理论基础;理论基础;函数说明;效果展示;7.4
梯度锐化;理论基础;7.4.1
提升边缘;理论基础;函数说明;效果展示;7.4.2
根据梯度二值化图像;理论基础;效果展示
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