Opencv 梯度幅值 梯度方向

以下是关于Opencv梯度幅值和梯度方向的详细攻略。

Opencv梯度幅值和梯度方向基本原理

Opencv梯度幅值和梯度方向一种常用的图像处理技术，用于对图像进行梯度计算。具体实现方法包括：

• 对图像进行梯度算
• 计算度幅值和梯度方向

梯度幅值和梯度方向可以用于图像分类、目标检测等应。

Opencv梯度幅值和梯度方向的使用方法

Opencv库提供 cv2.Sobel 函数，用于计算图像的梯度。函数的基本语法如下：

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

其中，src 表示待计算梯的图像，ddepth 表示输出图像的深度，dx 和 dy 表示求导的阶数，dst 表示输出图像，ksize 表示 Sobel 算子的大小scale表示缩放因子，delta表示偏移量，borderType` 表示边界填充方式。

示例说明

下是两Opencv梯度幅值和梯度方向的示例：

示例1：使用 Sobel 函数计算图像的梯度幅值和梯度方向

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 计算图像的梯度
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, , ksize=5)
grad = np.sqrt(sobelx ** 2 + sobely ** 2)
angle = np.arctan2(sobely, sobelx) * 180 / np.pi

# 显示原始图像和梯度幅值、梯度方向
plt.subplot(131), plt.imshow(img,='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(132), plt.imshow(grad, cmap='gray')
plt.title('Gradient Magnitude'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(133), plt.imshow(angle, cmap='gray')
plt.title('Gradient Direction'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行该代码，系统会显示原图像、梯度幅值和梯度方向。

示例2：使用 Sobel 函数计算手写数字的梯度幅值和梯度方向

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img =2.imread('.png', 0)

# 将图像分割成 50x50 的小图像
cells = [np.hsplit(row, 100) for row in np.vsplit(img, 50)]

# 将小图像转换为
x = np.array(cells)

# 将数组转换为 5000x400 的矩阵
train = x.reshape(-1, 400).astype(np.float32)

# 对矩阵进行 KMeans 聚类
kmeans = cv2.KMeans(n_clusters=10)
kmeans.fit(train)

# 计算手写数字的梯度幅值和梯度方向
digits = cv2.imread('digits.png', 0)
rows, cols = digits.shape
grad = np.zeros((rows, cols))
angle = np.zeros((rows, cols))
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if digits[i, j] < 128:
            digits[i, j] = 0
        else:
            digits[i, j] = 255
for i in range(50):
    for j range(100):
        cell = digits[i * 20:(i + 1) * 20, j * 20:(j + 1) * 20]
        sobelx = cv2.Sobel(cell, cv2.CV_64F, 1, 0 ksize=5)
        sobely = cv2.Sobel(cell, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
        grad[i * 20:(i + 1) * 20, j * 20:(j + 1) 20] = np.sqrt(sobelx ** 2 + sobely ** 2)
        angle[i * 20:(i + 1) * 20, j * 20:(j + 1) * 20] = np.arctan2(sobely, sobelx) * 180 / np.pi

# 显示手写数字的度幅值梯度方向
plt.figure(figsize=(10, 5))
for i in range(10):
    plt.subplot(2,5, i + 1)
    plt.imshow(grad[kmeans.labels_ == i], cmap='gray')
    plt.title('Digit %d' % i)
plt.show()

运行该代码，系统会显示手写数字的梯度幅值。

结论

Opencv梯度幅值和梯度方向是一种常用的图像处理技术，用于对图像进行梯度计算。通过 Opencv 中的 cv2obel 函数，可以实现对图像的梯度幅值和度方向计算。通过本文介绍，应该已经了解 Opencv梯度幅值和梯度方向的基本原理、方法和两个示例说明，根据需要灵活使用。