convertscaleabs - 腾讯云开发者社区

方向上差分阶数 y方向差分阶数 grad_y = cv.Sobel(img, cv.CV_32F, 0, 1)#y方向一阶导数 #print(grad_x) gradx = cv.convertScaleAbs...(grad_x)#可通过print查看区别 #线性输入数组转化为无符号（绝对值）8为整形 #print(gradx) grady = cv.convertScaleAbs(grad_y...(grad_x) grady = cv.convertScaleAbs(grad_y) cv.imshow("x", grad_x) cv.imshow("y", grad_y)...(grad_x)#可通过print查看区别 #线性输入数组转化为无符号（绝对值）8为整形 #print(gradx) grady = cv.convertScaleAbs(grad_y...(grad_x) grady = cv.convertScaleAbs(grad_y) cv.imshow("x", grad_x) cv.imshow("y", grad_y)

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【说站】python中Sobel算子如何使用

在经过处理后，别忘了用convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8形式。否则将无法显示图像，而只是一副灰色的窗口。...convertScaleAbs()的原型为： dst = cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]]) 其中可选参数alpha是伸缩系数，beta是加到结果上的一个值...''' x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0) y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1) absX = cv2.convertScaleAbs...(x)# 转回uint8 absY = cv2.convertScaleAbs(y) dst = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0) cv2.imshow

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十七.图像锐化与边缘检测之Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian算子

(x) absY = cv2.convertScaleAbs(y) Roberts = cv2.addWeighted(absX,0.5,absY,0.5,0) #用来正常显示中文标签...通过Numpy定义模板，再调用OpenCV的filter2D()函数实现对图像的卷积运算，最终通过convertScaleAbs()和addWeighted()函数实现边缘提取，代码如下所示： # -*...其算法原型如下： dst = convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]]) src表示原数组 dst表示输出数组，深度为8位 alpha表示比例因子 beta...同时，在进行Laplacian算子处理之后，还需要调用convertScaleAbs()函数计算绝对值，并将图像转换为8位图进行显示。...(x) absY = cv2.convertScaleAbs(y) Prewitt = cv2.addWeighted(absX,0.5,absY,0.5,0) #Sobel算子 x =

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OpenCV之Sobel算子

src.shape[:2] x_grad = cv.Sobel(src, cv.CV_32F, 1, 0) y_grad = cv.Sobel(src, cv.CV_32F, 0, 1) x_grad = cv.convertScaleAbs...(x_grad) y_grad = cv.convertScaleAbs(y_grad) # cv.imshow("x_grad", x_grad) # cv.imshow("y_grad", y_grad...) dst = cv.add(x_grad, y_grad, dtype=cv.CV_16S) dst = cv.convertScaleAbs(dst) cv.imshow("gradient",

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【从零学习OpenCV 4】边缘检测原理

OpenCV 4中提供了convertScaleAbs()函数用计算矩阵中所有数据的绝对值，该函数的函数原型在代码清单5-22中给出。...代码清单5-22 convertScaleAbs()函数函数原型 void cv::convertScaleAbs(InputArray src,...(result1, result1); //以[1 0 -1]检测水平方向边缘 filter2D(img, result2, CV_16S, kernel2); convertScaleAbs...(result2, result2); //以[1 0 -1]'检测由垂直方向边缘 filter2D(img, result3, CV_16S, kernel3); convertScaleAbs...(result4, result4); //检测由右上到左下方向边缘 filter2D(img, result5, CV_16S, kernelYX); convertScaleAbs(result5

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cv2.Sobel()

img_gradient_X_64F=cv2.Sobel(img_original,cv2.CV_64F,1,0) #将图像深度改为CV_8U img_gradient_X_64Fto8U=cv2.convertScaleAbs...函数cv2.convertScaleAbs()的使用在上述案例案例中，我们使用了函数cv2.convertScaleAbs()将图像深度为CV_64F的梯度图像重新转化为CV_8U,这是由于函数cv2....()函数cv2.convertScaleAbs(src[,alpha[,beta]])概述：先计算数组绝对值，后转化为8位无符号数参数：src:输入图像（多维数组）alpha:比例因子beta:保存新图像...（数组）前可以增加的值e.g.将一个numpy数组通过cv2.convertScaleAbs()转化 import numpy as np test=np.array([[100,56.4,300],...[-200,-280,-34.6]]) result=cv2.convertScaleAbs(test) result 结果显示如下：?

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python-opencv图像处理：sobel算子

/lion.jpg", 0) x = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,1,0) y = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,0,1) absX = cv2.convertScaleAbs...(x) # 转回uint8 absY = cv2.convertScaleAbs(y) dst = cv2.addWeighted(absX,0.5,absY,0.5,0) cv2.imshow...在经过处理后,别忘了用convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8形式。否则将无法显示图像,而只是一副灰色的窗口。...convertScaleAbs()的原型为: dst = cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]]) 其中可选参数alpha是伸缩系数

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OpenCV-Python （Sobel算子）

gui.jpg", 0) x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0) y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1) absX = cv2.convertScaleAbs...(x) # 转回unit8 absY = cv2.convertScaleAbs(y) dst = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0) cv2.imshow...在经过处理后，别忘了用convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8形式。否则将无法显示图像，而只是一副灰色的窗口。...convertScaleAbs()的原型为： dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]]) 其中可选参数alpha

2.2K2 0

OpenCV 边缘检测

; Mat sobel_y; Mat sobelImage; Sobel(src, sobel_x,CV_16S,1,0,3,1,1,BORDER_DEFAULT); convertScaleAbs...(sobel_x, sobel_x); Sobel(src, sobel_y, CV_16S, 0, 1, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT); convertScaleAbs...算子边缘检测 Mat laplacianImage; Laplacian(src, laplacianImage, CV_16S, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT); convertScaleAbs...Mat scharr_y; Mat scharrImage; Scharr(src, scharr_x, CV_16S, 1, 0, 1, 0, BORDER_DEFAULT); convertScaleAbs...(scharr_x, scharr_x); Scharr(src, scharr_y, CV_16S, 0, 1, 1, 0, BORDER_DEFAULT); convertScaleAbs

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OpenCV Gabor滤波器实现纹理提取与缺陷分析

kernel1); destArray.push_back(dest); } // 显示与保存 Mat dst1, dst2, dst3, dst4; convertScaleAbs...(destArray[0], dst1); imwrite("D:/gabor1.jpg", dst1); convertScaleAbs(destArray[1], dst2);...imwrite("D:/gabor2.jpg", dst2); convertScaleAbs(destArray[2], dst3); imwrite("D:/gabor3.jpg",...dst3); convertScaleAbs(destArray[3], dst4); imwrite("D:/gabor4.jpg", dst4); // 合并结果...], destArray[3], destArray[2]); add(destArray[0], destArray[2], destArray[0]); Mat dst; convertScaleAbs

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OpenCV 入门教程： Sobel算子和Scharr算子

# y方向的阶数 ksize = 3 # 设置Sobel算子的大小 edges = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, dx, dy, ksize) edges = cv2.convertScaleAbs...算子进行边缘检测 dx = 1 # x方向的阶数 dy = 0 # y方向的阶数 edges = cv2.Scharr(image, cv2.CV_64F, dx, dy) edges = cv2.convertScaleAbs...ksize = 3 # 设置Sobel算子的大小 edges_sobel = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, dx, dy, ksize) edges_sobel = cv2.convertScaleAbs...# x方向的阶数 dy = 0 # y方向的阶数 edges_scharr = cv2.Scharr(image, cv2.CV_64F, dx, dy) edges_scharr = cv2.convertScaleAbs

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sobel算子实现

sepConv2D_Y_X(src, dst_X, SobelSmoothoper.t(), Sobeldiffoper); dst = abs(dst_X) + abs(dst_Y); cv::convertScaleAbs...(dst, dst); cv::convertScaleAbs(dst_X, dst_X); cv::convertScaleAbs(dst_Y, dst_Y); } 代码传送门：https://github.com

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Sobel算子

Sobelx=cv2.Sobel(o,cv2.CV_64F,1,0)#x轴方向的求导阶数 Sobely=cv2.Sobel(o,cv2.CV_64F,0,1)#y轴方向的求导阶数 Sobelx=cv2.convertScaleAbs...(Sobelx)#x轴方向的计算结果取绝对值 Sobely=cv2.convertScaleAbs(Sobely)#y轴方向的计算结果取绝对值 Sobelxy=cv2.addWeighted(Sobelx...Sobely,0.5,0)#x轴方向和y轴方向的边缘叠加 Sobelxy11=cv2.Sobel(o,cv2.CV_64F,1,1)#当dx=1,dy=1时，Sobel运算 Sobelxy11=cv2.convertScaleAbs

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【说站】python中Sobel算子是什么

cv.CV_16S, 1, 0) y = cv.Sobel(grayImage, cv.CV_16S, 0, 1) # 转 uint8 ,图像融合 absX = cv.convertScaleAbs...(x) absY = cv.convertScaleAbs(y) Sobel = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0) # 用来正常显示中文标签

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OpenCV学习+常用函数记录②：图像卷积与滤波

表示和原图相同, 参数3: x方向求导的阶数参数4: y方向求导的阶数 x_sobel = cv.Sobel(src, cv.CV_32F, 1, 0) # 将图像转成8位int x_sobel = cv.convertScaleAbs...表示和原图相同, 参数3: x方向求导的阶数参数4: y方向求导的阶数 y_sobel = cv.Sobel(src, cv.CV_16S, 0, 1) # 将图像转成8位int y_sobel = cv.convertScaleAbs...cv.imshow("src",img) # sobel算子 x_scharr = cv.Scharr(img, cv.CV_32F, 1, 0) # 将图像转成8位int x_scharr = cv.convertScaleAbs...scharr",x_scharr) # # sobel算子 y_scharr = cv.Scharr(img, cv.CV_16S, 0, 1) # 将图像转成8位int y_scharr = cv.convertScaleAbs..., cv.IMREAD_GRAYSCALE) # 使用拉普拉斯算子 dst = cv.Laplacian(img, cv.CV_32F) # 取绝对值，将数据转到uint8类型 dst = cv.convertScaleAbs

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OpenCV与图像处理（二）

/CV_64F # sobel 水平方向边缘检测 x = cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16S,1,0,ksize=3) # 将像素点进行绝对值计算 sobelx_img = cv2.convertScaleAbs...(x) # sobel 竖直方向边缘检测 y = cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16S,0,1,ksize=3) # 将像素点进行绝对值计算 sobely_img = cv2.convertScaleAbs...sobel边缘检测，两个方向同时进行检测 sobel_edges = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,1,1,ksize=3) # 将像素点进行绝对值计算 sobel_img = cv2.convertScaleAbs...Laplace检测：无高斯滤波 laplace_img = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_16S, ksize = 3) # 将像素点进行绝对值计算 laplace_img = cv2.convertScaleAbs...拉普拉斯检测 laplace_img = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_16S, ksize = 3) # 将像素点进行绝对值计算 gauss_laplace_img = cv2.convertScaleAbs

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【说站】python中Roberts算子是什么

kernelx) y = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernely) # 转 uint8 ,图像融合 absX = cv.convertScaleAbs...(x) absY = cv.convertScaleAbs(y) Roberts = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0) #

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Scharr算子

cv2.Sobel(o,cv2.CV_64F,1,0,-1)#x轴方向的求导阶数 Scharry=cv2.Sobel(o,cv2.CV_64F,0,1,-1)#y轴方向的求导阶数 Scharrx=cv2.convertScaleAbs...(Scharrx)#x轴方向的计算结果取绝对值 Scharry=cv2.convertScaleAbs(Scharry)#y轴方向的计算结果取绝对值 cv2.imshow("original",o) cv2

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【说站】python中Prewitt算子如何理解

kernelx) y = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernely) # 转 uint8 ,图像融合 absX = cv.convertScaleAbs...(x) absY = cv.convertScaleAbs(y) Prewitt = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0) #

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Python+OpenCV实现车牌区域识别

(x) # 转回uint8 absY = cv2.convertScaleAbs(y) Sobel = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5,0)...(x) # 转回uint8 #absY = cv2.convertScaleAbs(y) #Sobel = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)...gradient = cv2.subtract(x, y) Sobel = cv2.convertScaleAbs(gradient) cv2.imshow('dilation2', Sobel) cv2...(x) # 转回uint8 #absY = cv2.convertScaleAbs(y) #Sobel = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)...gradient = cv2.subtract(x, y) Sobel = cv2.convertScaleAbs(gradient) cv2.imshow('dilation2', Sobel) cv2

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