标签：图像 double 第一个 def 梯度 bsp 效果图 官方 文件
1 //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
2 // 描述：包含程序所依赖的头文件
3 //----------------------------------------------------------------------------------------------
4 #include <opencv2/opencv.hpp>
5 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
6 #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
7
8 //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
9 // 描述：包含程序所使用的命名空间
10 //-----------------------------------------------------------------------------------------------
11 using namespace cv;
12 //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
13 // 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
14 //-----------------------------------------------------------------------------------------------
15 int main( )
16 {
17 //【0】创建 grad_x 和 grad_y 矩阵
18 Mat grad_x, grad_y;
19 Mat abs_grad_x, abs_grad_y,dst;
20
21 //【1】载入原始图
22 Mat src = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
23
24 //【2】显示原始图
25 imshow("【原始图】Scharr滤波器", src);
26
27 //【3】求 X方向梯度
28 Scharr( src, grad_x, CV_16S, 1, 0, 1, 0, BORDER_DEFAULT );
29 convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x );
30 imshow("【效果图】 X方向Scharr", abs_grad_x);
31
32 //【4】求Y方向梯度
33 Scharr( src, grad_y, CV_16S, 0, 1, 1, 0, BORDER_DEFAULT );
34 convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y );
35 imshow("【效果图】Y方向Scharr", abs_grad_y);
36
37 //【5】合并梯度(近似)
38 addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst );
39
40 //【6】显示效果图
41 imshow("【效果图】合并梯度后Scharr", dst);
42
43 waitKey(0);
44 return 0;
45 }
使用Scharr滤波器运算符计算x或y方向的图像差分。
其实它的参数变量和Sobel基本上是一样的，除了没有ksize核的大小。
C++: void Scharr( InputArray src, //源图 OutputArray dst, //目标图 int ddepth,//图像深度 int dx,// x方向上的差分阶数 int dy,//y方向上的差分阶数 double scale=1,//缩放因子 double delta=0,// delta值 intborderType=BORDER_DEFAULT )// 边界模式
第一个参数，InputArray 类型的src，为输入图像，填Mat类型即可。
第二个参数，OutputArray类型的dst，即目标图像，函数的输出参数，需要和源图片有一样的尺寸和类型。
第三个参数，int类型的ddepth，输出图像的深度，支持如下src.depth()和ddepth的组合：
若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
若src.depth() = CV_64F, 取ddepth = -1/CV_64F
第四个参数，int类型dx，x方向上的差分阶数。
第五个参数，int类型dy，y方向上的差分阶数。
第六个参数，double类型的scale，计算导数值时可选的缩放因子，
默认值是1，表示默认情况下是没有应用缩放的。
我们可以在文档中查阅getDerivKernels的相关介绍，来得到这个参数的更多信息。
第七个参数，double类型的delta，表示在结果存入目标图（第二个参数dst）之前可选的delta值，有默认值0。
第八个参数， int类型的borderType，我们的老朋友了（万年是最后一个参数），边界模式，
默认值为BORDER_DEFAULT。这个参数可以在官方文档中borderInterpolate处得到更详细的信息。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ybqjymy/p/12821684.html
