OpenCV图像滤波(18)空间梯度计算函数spatialGradient()的使用

news2024/9/22 15:25:45

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

计算图像在x和y两个方向上的一阶导数，使用Sobel算子。
等价于调用：

Sobel( src, dx, CV_16SC1, 1, 0, 3 );
Sobel( src, dy, CV_16SC1, 0, 1, 3 );

spatialGradient() 函数主要用于图像处理和计算机视觉领域，通常是在像 OpenCV 或 MATLAB 这样的计算框架中使用。该函数的主要目的是计算图像的空间梯度，这对于边缘检测和特征提取非常重要。

函数原型

void cv::spatialGradient	
(
	InputArray 	src,
	OutputArray 	dx,
	OutputArray 	dy,
	int 	ksize = 3,
	int 	borderType = BORDER_DEFAULT 
)

参数

参数src 原始输入图像。
参数dx 输出图像，包含x方向上的一阶导数。
参数dy 输出图像，包含y方向上的一阶导数。
参数ksize Sobel算子的大小，必须设置为3。
参数orderType 边界处理方式，默认为BORDER_DEFAULT，这通常是BORDER_REFLECT_101。BORDER_REPLICATE也是一种支持的边界处理方式。

代码示例


include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 加载原始图像
    cv::Mat src = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/erik.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE );

    if ( src.empty() )
    {
        std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Size sz2Sh( 400, 600 );
    cv::resize( src, src, sz2Sh, 0, 0, cv::INTER_LINEAR_EXACT );

    // 定义输出图像
    cv::Mat dx, dy;

    cv::spatialGradient(src, dx, dy);

    // 转换回 CV_8U
    cv::convertScaleAbs( dx, dx );
    cv::convertScaleAbs( dy, dy );

    // 显示梯度图像
    imshow("origianl image", src);
    cv::imshow( "Gradient X", dx );
    cv::imshow( "Gradient Y", dy );

    cv::waitKey();

    return 0;
}