深入浅出Scharr算子边缘检测的奥秘

2023-09-15 01:47:13

一、Scharr算子简介

Scharr算子是一种用于边缘检测的微分算子。它基于图像的梯度来计算图像中的边缘。Scharr算子的数学表达式如下：

Gx = [ 3  0 -3 ]
     [ 10 0 -10 ]
     [ 3  0 -3 ]

Gy = [  3 10  3 ]
     [  0  0  0 ]
     [ -3 -10 -3 ]

其中，Gx和Gy分别表示水平方向和垂直方向的梯度。通过分别将Gx和Gy应用于图像，可以获得图像在水平方向和垂直方向的梯度值。然后，将两个梯度值结合起来，就可以得到图像的边缘。

二、OpenCV中的Scharr算子

OpenCV提供了Scharr()函数来实现Scharr算子。该函数的原型如下：

void Scharr(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale, int borderType)

其中，

src：输入图像。
dst：输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和通道数。
ddepth：输出图像的数据类型（深度），根据输入图像的数据类型不同拥有不同的取值范围。当赋值为-1时，输出图像的数据类型自动选择。
dx：X方向的差分阶数。
dy：Y方向的差分阶数。
scale：可选的缩放因子。
borderType：边缘处理方式。

三、Scharr算子边缘检测示例

下面是一个使用OpenCV实现Scharr算子边缘检测的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读取输入图像
    Mat image = imread("image.jpg");

    // 将图像转换为灰度图像
    Mat grayImage;
    cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

    // 应用Scharr算子进行边缘检测
    Mat edges;
    Scharr(grayImage, edges, CV_32F, 1, 0, 1, BORDER_DEFAULT);

    // 归一化边缘图像
    normalize(edges, edges, 0, 255, NORM_MINMAX);

    // 将边缘图像转换为8位无符号整数类型
    Mat edges8u;
    edges.convertTo(edges8u, CV_8U);

    // 显示边缘图像
    imshow("Edges", edges8u);

    // 等待用户输入
    waitKey(0);

    // 保存边缘图像
    imwrite("edges.jpg", edges8u);

    return 0;
}