【OpenCV】边缘检测：Sobel、拉普拉斯算子 ..doc

HYPERLINK"http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481"【OpenCV】边缘检测：Sobel、拉普拉斯算子
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边缘
边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。
图像强度的显著变化可分为：
阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；
线条（屋顶）变化函数，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一较小行程后又回到原来的值。
图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿边缘方向像素变化平缓,垂直于边缘方向像素变化剧烈.边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来,通常用一阶或二阶导数来检测边缘。

（a）（b）分别是阶跃函数和屋顶函数的二维图像；（c）（d）是阶跃和屋顶函数的函数图象；（e）（f）对应一阶倒数；（g）（h）是二阶倒数。

一阶导数法：梯度算子
对于左图，左侧的边是正的（由暗到亮），右侧的边是负的（由亮到暗）。对于右图，结论相反。常数部分为零。用来检测边是否存在。

梯度算子Gradientoperators
函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量：

计算这个向量的大小为：

近似为:

梯度的方向角为：

Sobel算子
sobel算子的表示：

梯度幅值：

用卷积模板来实现：

【相关代码】
接口
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CV_EXPORTS_WvoidSobel(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,
intdx,intdy,intksize=3,
doublescale=1,doubledelta=0,
intborderType=BORDER_DEFAULT);
CV_EXPORTS_WvoidSobel(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,
intdx,intdy,intksize=3,
doublescale=1,doubledelta=0,
intborderType=BORDER_DEFAULT);
使用
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///////////////////////////Sobel////////////////////////////////////
///Generategrad_xandgrad_y
Matgrad_x,grad_y;
Matabs_grad_x,abs_grad_y;
///GradientX
//Scharr(src_gray,grad_x,ddepth,1,0,scale,delta,BORDER_DEFAULT);
//Calculatesthefirst,second,third,ormixedimagederivativesusinganextendedSobeloperator.
Sobel(src_gray,grad_x,ddept