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基于Sobel计算图像梯度图

發布時間:2023/11/27 生活经验 34 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 基于Sobel计算图像梯度图 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
	cv::Mat inputIMG = cv::imread("./input/src.jpg", 1);cv::Mat graySrc, grad_x, grad_y;cv::Mat abs_grad_x, abs_grad_y;cv::cvtColor(inputIMG, graySrc, cv::COLOR_BGR2GRAY);cv::GaussianBlur(graySrc, graySrc, cv::Size(3, 3), 0, 0, 4);// 計算x方向的梯度Sobel(graySrc, grad_x, CV_32FC1, 1, 0, 3, 1, 0, cv::BORDER_DEFAULT);convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);// 計算y方向的梯度Sobel(graySrc, grad_y, CV_32FC1, 0, 1, 3, 1, 0, cv::BORDER_DEFAULT);convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);// 合并梯度cv::Mat dstGradientImage;addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dstGradientImage);cv::imwrite("dstGradientImage.jpg", dstGradientImage);cv::Mat fuzhi;cv::Mat jiaodu;cv::cartToPolar(grad_x, grad_y, fuzhi, jiaodu, true);  //角度的結果在0-360之間

總結

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