概述
前面学习了Sobel算子,它是高斯平滑与差分的组合,那么把Sobel算子的三阶表示再改进一下,改为下面这样:
左边算子反映垂直方向的边缘,右边算子反映水平方向的边缘。由于Scharr算子比Sobel算子的数值要大,因此对于灰度变化较为敏感,会得到较强的边缘强度,不过细节就会不太好。
例子演示如下:
#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np
from scipy import signal
#图片的路径
imgname = "edge1.png"
#读取图片
image = cv2.imread(imgname, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#图片的高度和宽度
h,w = image.shape[:2]
print('imagesize={}-{}'.format(w,h))
#显示原图
cv2.imshow(&#
最后
以上就是彪壮彩虹为你收集整理的在OpenCV里实现Scharr算子的全部内容,希望文章能够帮你解决在OpenCV里实现Scharr算子所遇到的程序开发问题。
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