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opencv python图像梯度实例详解
站长资源 2025/5/11 佚名
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这篇文章主要介绍了opencv python图像梯度实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一阶导数与Soble算子

二阶导数与拉普拉斯算子

图像边缘：

opencv python图像梯度实例详解

Soble算子：

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二阶导数：

opencv python图像梯度实例详解

拉普拉斯算子：

opencv python图像梯度实例详解

import cv2 as cv
import numpy as np


# 图像梯度（由x,y方向上的偏导数和偏移构成），有一阶导数（sobel算子）和二阶导数（Laplace算子）
# 用于求解图像边缘，一阶的极大值，二阶的零点
# 一阶偏导在图像中为一阶差分，再变成算子（即权值）与图像像素值乘积相加，二阶同理
def sobel_demo(image):
  grad_x = cv.Sobel(image, cv.CV_32F, 1, 0) # 采用Scharr边缘更突出
  grad_y = cv.Sobel(image, cv.CV_32F, 0, 1)

  gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x) # 由于算完的图像有正有负，所以对其取绝对值
  grady = cv.convertScaleAbs(grad_y)

  # 计算两个图像的权值和，dst = src1*alpha + src2*beta + gamma
  gradxy = cv.addWeighted(gradx, 0.5, grady, 0.5, 0)

  cv.imshow("gradx", gradx)
  cv.imshow("grady", grady)
  cv.imshow("gradient", gradxy)


def laplace_demo(image): # 二阶导数，边缘更细
  dst = cv.Laplacian(image,cv.CV_32F)
  lpls = cv.convertScaleAbs(dst)
  cv.imshow("laplace_demo", lpls)


def custom_laplace(image):
  # 以下算子与上面的Laplace_demo()是一样的，增强采用np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]])
  kernel = np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]])
  dst = cv.filter2D(image, cv.CV_32F, kernel=kernel)
  lpls = cv.convertScaleAbs(dst)
  cv.imshow("custom_laplace", lpls)


def main():
  src = cv.imread("../images/lena.jpg")
  cv.imshow("lena",src)
  # sobel_demo(src)
  laplace_demo(src)
  custom_laplace(src)
  cv.waitKey(0) # 等有键输入或者1000ms后自动将窗口消除，0表示只用键输入结束窗口
  cv.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口


if __name__ == '__main__':
  main()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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