OpenCV-Scharr运算符

OpenCV-Scharr运算符是OpenCV图像处理库的一个核心功能，它允许程序员使用Scharr滤波器对图像进行边缘检测和增强。本文将介绍如何使用Scharr运算符来进行图像处理和分析。

Scharr滤波器

Scharr滤波器是一类常见的卷积滤波器，它可以用于进行图像平滑和边缘检测。Scharr滤波器是一种三阶差分操作，它们能够在图像中捕捉到较为精细的细节信息。Scharr滤波器可以分为水平和垂直两类，分别用于检测图像的水平和垂直边缘。

Scharr滤波器的算法原理

Scharr滤波器的算法原理是通过卷积操作提取图像中的梯度信息。在多维空间中，梯度是一个矢量，它也可以用一个梯度向量的大小来表示。Scharr滤波器可以通过一种简单的方式对梯度进行计算。它通过将像素点周围的像素值加权相加，然后将结果用一个比例因子进行归一化。因为Scharr滤波器是一个高通滤波器，它可以放大图像中高频信息的细节。

Scharr滤波器的应用

Scharr滤波器可用于图像增强和边缘检测。在图像增强中，Scharr滤波器可以隔离图像中的细节信息，并使它们更加清晰可见。在边缘检测方面，Scharr滤波器可以用于检测图像中的边缘，从而为更高级别的图像处理任务提供良好的基础。

OpenCV-Scharr运算符

OpenCV中提供了Scharr滤波器的实现函数，称为Scharr函数。Scharr函数可以在Python中使用，参数可以调整以满足用户对图像处理和增强的要求。

OpenCV-Scharr函数的参数

• src - 输入图像
• ddepth - 输出图像的深度
• dx - x方向上的差分阶数，取值为0、1、2
• dy - y方向上的差分阶数，取值为0、1、2
• scale - 比例因子，默认为1
• delta - 偏移量，默认为0
• borderType - 边缘模式，默认为cv2.BORDER_DEFAULT

OpenCV-Scharr函数的使用

使用OpenCV-Scharr函数的步骤如下：

1. 导入必须的库

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

2. 加载并显示原始图像

img = cv2.imread('test.jpg',0)
plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

3. 对图像进行Scharr算子运算

scharrx = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize = -1)
scharry = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize = -1)
plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(scharrx,cmap = 'gray')
plt.title('Scharr X'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(scharry,cmap = 'gray')
plt.title('Scharr Y'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,4),plt.imshow(scharrx+scharry,cmap = 'gray')
plt.title('Scharr XY'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

4. 显示处理后的图像

plt.imshow(scharr,cmap = 'gray')
plt.title('Scharr Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

OpenCV-Scharr函数的示例

通过下面的示例，演示了如何使用OpenCV-Scharr函数进行边缘检测和增强：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('test.jpg',0)
#plt.imshow(img,cmap = 'gray')
#plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
#plt.show()

scharrx = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize = -1)
scharry = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize = -1)
plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(scharrx,cmap = 'gray')
plt.title('Scharr X'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(scharry,cmap = 'gray')
plt.title('Scharr Y'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,4),plt.imshow(scharrx+scharry,cmap = 'gray')
plt.title('Scharr XY'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

scharr = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize = 5)
plt.imshow(scharr,cmap = 'gray')
plt.title('Scharr Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

结果如下：