OpenCV——Scharr边缘检测

一、Scharr算法

1、算法概述

Scharr边缘检测算法是对Sobel算子差异性的增强，因此两者在检测图像边缘的原理和使用方式上相同。Scharr算子的边缘检测滤波尺寸为3x3，因此也可称其为Scharr滤波器。可以通过将滤波器中的权重系数放大来增大像素见的差异，Scharr算子就是采用这种思想，其在X方向一阶Scharr边缘检测算子为：
$\left[ \begin{matrix} -3 & 0 & 3\\ -10 & 0 & 10 \\ -3 & 0 & 3 \end{matrix} \right] \tag{1}$
Y方向一阶Scharr边缘检测算子为：
$\left[ \begin{matrix} -3 & 10 & -3\\ 0 & 0 & 0 \\ 3 & 10 & 3 \end{matrix} \right] \tag{2}$

2、主要函数

void Scharr( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,int dx, int dy, double scale = 1, double delta = 0,int borderType = BORDER_DEFAULT )

src：传入的图像
ddepth：图像的深度，可以为-1、CV_16S、CV_32F、CV_64F。
dx、dy：指的是求导的阶数，0表示这个方向上没有求导，所填的数一般为0、1、2。
scale：计算可选比例因子，默认值1 。
delta：加到输出像素的偏值，默认为0 。
borderType：边界类型，默认值BORDER_DEFAULT。

二、C++代码

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{//读取图像，黑白图像边缘检测结果较为明显Mat img = imread("2.jpg", IMREAD_ANYDEPTH);if (img.empty()){cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;return -1;}Mat resultX, resultY, resultXY;//X方向一阶边缘Scharr(img, resultX, CV_16S, 1, 0);convertScaleAbs(resultX, resultX);//Y方向一阶边缘Scharr(img, resultY, CV_16S, 0, 1);convertScaleAbs(resultY, resultY);//整幅图像的一阶边缘resultXY = resultX + resultY;//显示图像imshow("resultX", resultX);imshow("resultY", resultY);imshow("resultXY", resultXY);waitKey(0);return 0;
}

三、python代码

import cv2img = cv2.imread("2.jpg")
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# -------------------Scharr边缘检测------------------------
x = cv2.Scharr(gray_img, cv2.CV_16S, 1, 0)
y = cv2.Scharr(gray_img, cv2.CV_16S, 0, 1)
# cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]])
# 可选参数alpha是伸缩系数，beta是加到结果上的一个值，结果返回uint类型的图像
Scharr_absX = cv2.convertScaleAbs(x)  # convert 转换  scale 缩放
Scharr_absY = cv2.convertScaleAbs(y)
result = cv2.addWeighted(Scharr_absX, 0.5, Scharr_absY, 0.5, 0)
# ----------------------显示结果----------------------------
cv2.imshow('origin_img', img)
cv2.imshow('img', gray_img)
cv2.imshow('Scharr_absX', Scharr_absX)
cv2.imshow('Scharr_absY', Scharr_absY)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()