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这篇文章主要介绍了opencv python图像梯度实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一阶导数与Soble算子

二阶导数与拉普拉斯算子

图像边缘：

Soble算子：

二阶导数：

拉普拉斯算子：

import cv2 as cv
import numpy as np
图像梯度（由x,y方向上的偏导数和偏移构成），有一阶导数（sobel算子）和二阶导数（Laplace算子）
用于求解图像边缘，一阶的极大值，二阶的零点
一阶偏导在图像中为一阶差分，再变成算子（即权值）与图像像素值乘积相加，二阶同理
def sobel_demo(image):

grad_x = cv.Sobel(image, cv.CV_32F, 1, 0) # 采用Scharr边缘更突出

grad_y = cv.Sobel(image, cv.CV_32F, 0, 1)
gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x) # 由于算完的图像有正有负，所以对其取绝对值

grady = cv.convertScaleAbs(grad_y)
计算两个图像的权值和，dst = src1alpha + src2beta + gamma
gradxy = cv.addWeighted(gradx, 0.5, grady, 0.5, 0)
cv.imshow("gradx", gradx)

cv.imshow("grady", grady)

cv.imshow("gradient", gradxy)
def laplace_demo(image): # 二阶导数，边缘更细

dst = cv.Laplacian(image,cv.CV_32F)

lpls = cv.convertScaleAbs(dst)

cv.imshow("laplace_demo", lpls)
def custom_laplace(image):
以下算子与上面的Laplace_demo()是一样的，增强采用np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]])
kernel = np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]])

dst = cv.filter2D(image, cv.CV_32F, kernel=kernel)

lpls = cv.convertScaleAbs(dst)

cv.imshow("custom_laplace", lpls)
def main():

src = cv.imread("../images/lena.jpg")

cv.imshow("lena",src)
sobel_demo(src)
laplace_demo(src)

custom_laplace(src)

cv.waitKey(0) # 等有键输入或者1000ms后自动将窗口消除，0表示只用键输入结束窗口

cv.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口
if name == 'main':

main()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持菜鸟教程www.piaodoo.com。