1.【OpenCV 4开发详解】Sobel算子
2.Sobel算子核心公式

【OpenCV 4开发详解】Sobel算子

       在“小白学视觉”微信公众号首发的算算求OpenCV 4开发详解文章中，作者小白分享了关于Sobel算子的求梯求深入解析。Sobel算子是度源一种基于离散微分技术的边缘检测工具，它结合了高斯平滑滤波，梯度python geohash源码提升了对平缓边缘的算算求敏感度，边缘检测效果更显著。求梯求其工作原理包括：首先，度源对图像进行高斯平滑处理；然后，梯度进行x和y方向的算算求卷积操作，形成梯度图像；最后，求梯求通过阈值处理得到边缘信息。度源查看手机版源码

       OpenCV 4提供了Sobel()函数来实现边缘提取，梯度其用法类似于sepFilter2D()，算算求输入和输出图像及输出数据类型的求梯求选择至关重要。由于可能存在负梯度，度源建议选择CV_S或CV_F。aide刷赞源码滤波器参数的选择与差分阶数有关，一般推荐ksize=3对应阶数1，ksize=5对应阶数2，ksize=7对应阶数3。除了这些，简约清新logo 源码函数还涉及放缩因子、偏移量和填充方法，大部分情况下默认参数即可。

       在代码清单5-中，展示了如何使用Sobel()函数提取图像的std async源码实现X和Y方向的1阶边缘，以及组合这两方向信息以获取全图边缘。成果可以通过图5-观察。小白的新书《OpenCV 4开发详解》预计在春节后由人民邮电出版社发行，对内容感兴趣的读者可以关注并支持作者。同时，关注者可以通过二维码（u.wechat.com/MJ-nVtXg...）加入学习交流群，共同探讨OpenCV 4技术。

Sobel算子核心公式

       Sobel算子是一种用于边缘检测的图像处理工具，它基于两组3x3的矩阵，分别对应于图像的横向和纵向变化。这个过程通常被称为平面卷积，通过这种卷积操作，我们可以得到每个像素在不同方向上的亮度差分近似值。

       假设原始图像为A，经过Sobel算子处理后的横向边缘检测图像为Gx，纵向边缘检测图像为Gy。计算每个像素的梯度大小，我们可以使用如下的公式:

       梯度大小 = sqrt((Gx)^2 + (Gy)^2)

       而要确定梯度的方向，进一步的计算公式为:

       角度Θ = arctan(Gy / Gx)

       如果计算得到的角度Θ为零，这意味着图像中的像素有纵向边缘，具体表现为该位置左侧的亮度低于右侧。这个特性使得Sobel算子在图像处理中常用于边缘检测和边缘方向的确定。