python - openCV中梯度滤波器的方向

Question

感谢您的浏览。

当我阅读 this website 上的概念帮助时，出现了这个问题

当应用梯度卷积滤波器时，在不同的给定方向上，根据光强度给出不同的边缘，请参见以下内容:

filter result with positive direction

filter result with negative direction

然后我尝试在 opencv 中使用 cv2.Sobel 实现相同的功能在 y 轴上。

cv2.Sobel(img,cv2.CV_8U,0,1)  

该代码仅显示检测到的一个方向的边缘。我没能改变方向来显示用另一种强度检测到的边缘。

我知道 CV_64 ，可以检测两者，但我希望将它们分开，与前面的示例完全相同。

我发现了一个反转图像黑白的技巧 img=255-img ，然后应用相同的过滤器 cv2.Sobel(img,cv2.CV_8U,0,1)正如我所预料的那样，云显示了另一个优势。

我想知道是否可以通过 cv2.Sobel 来实现函数或任何其他 opencv 滤波器来控制该滤波器方向，而无需反转图像的黑白。

Answer 1

OpenCV 允许您仅在 y 和 x 方向应用 Sobel 滤波器。您可以查看documentation查看有关所应用内核的更多信息。

对于 x 方向，它是:

cv2.Sobel(img,cv2.CV_8U,1,0)  

对于 y 方向:

cv2.Sobel(img,cv2.CV_8U,0,1)  

最后 2 个数字分别表示图像在 x 和 y 上的导数阶数。您可以同时在两个方向上拥有更复杂的:

cv2.Sobel(img,cv2.CV_8U,1,1)  

此外，我发现在您的图像中还有另一个运算符(对角线)。我不确定您是否可以直接使用 sobel 函数来完成此操作，但当然您可以使用 filter2D “手动”执行此操作.

cv2.filter2D(img, cv2.CV_8U, kernel)

其中 kernel 是图像中出现的内核矩阵。

kernel = np.array([[0, -1, -1],
                   [1,  0, -1],
                   [1,  1,  0]])