Python+OpenCV学习（4）---图像梯度及边缘检测

来源：互联网发布：极光网络魔戒世界礼包编辑：程序博客网时间：2024/06/02 19:53

利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。

下面是常用的边缘检测算子：

# coding:utf-8__author__ = 'Microcosm'import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread("lena.jpg",1)img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)# sobel 算子# cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,dst=None,ksize,scale,delta)# dx = 1  对x方向求梯度# dy = 1  对y方向求梯度img_sobel_x = cv2.Sobel(img_gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)img_sobel_y = cv2.Sobel(img_gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)# Laplace 算子img_laplace = cv2.Laplacian(img_gray, cv2.CV_64F, ksize=3)# Canny 算子img_canny = cv2.Canny(img_gray, 100 , 150)plt.subplot(231), plt.imshow(img_gray, "gray"), plt.title("Original")plt.subplot(232), plt.imshow(img_sobel_x, "gray"), plt.title("Sobel_x")plt.subplot(233), plt.imshow(img_sobel_y, "gray"), plt.title("Sobel_y")plt.subplot(234), plt.imshow(img_laplace,  "gray"), plt.title("Laplace")plt.subplot(235), plt.imshow(img_canny, "gray"), plt.title("Canny")plt.show()

运行结果为：

1 0