如何找到图像的梯度线性 - Javascript

在图像处理中，梯度是一个十分重要的概念。它表示的是图像像素值的变化率。利用梯度可以描绘出一张图像中各部分之间的相似性和差异性。

计算梯度

在 Javascript 中可以通过遍历图像像素点的方式来计算梯度，具体步骤如下：

1. 将图像转换为灰度图

   const img = cv.imread('canvasInput');
   const grayImg = new cv.Mat();
   cv.cvtColor(img, grayImg, cv.COLOR_RGBA2GRAY);
   

2. 创建一个 Sobel 滤波器

   const ddepth = cv.CV_16S;
   const scale = 1;
   const delta = 0;
   const sobelKernelSize = 3;
   const gradX = new cv.Mat();
   const gradY = new cv.Mat();
   cv.Sobel(grayImg, gradX, ddepth, 1, 0, sobelKernelSize, scale, delta, cv.BORDER_DEFAULT);
   cv.Sobel(grayImg, gradY, ddepth, 0, 1, sobelKernelSize, scale, delta, cv.BORDER_DEFAULT);
   

3. 计算梯度幅值和方向

   const grad = new cv.Mat();
   const gradAngle = new cv.Mat();
   cv.cartToPolar(gradX, gradY, grad, gradAngle, true);
   

4. 将幅度和方向转换为灰度图

   const gradImg = new cv.Mat();
   cv.normalize(grad, grad, 0, 255, cv.NORM_MINMAX);
   grad.convertTo(gradImg, cv.CV_8UC1);
   const angleImg = new cv.Mat();
   cv.normalize(gradAngle, angleImg, 0, 255, cv.NORM_MINMAX);
   angleImg.convertTo(angleImg, cv.CV_8UC1);
   

显示梯度图像

最后我们可以用 canvas 在页面中将梯度图像显示出来。

const canvasOutput = document.getElementById('canvasOutput');
cv.imshow(canvasOutput, gradImg);

总结

以上就是在 Javascript 中计算和显示梯度图像的方法。梯度在很多图像处理算法中都有所应用，因此熟练掌握梯度的计算方法和使用技巧对于图像处理工程师来说至关重要。