当前位置： 首页互联网正文 本文介绍: Scharr算子是用于图像边缘检测的一种算子，它类似于Sobel算子，但是对边缘的响应更加强烈。它可以用来检测图像中的边缘、轮廓等特征。 作用和适用场景： Scharr算子主要用于图像边缘检测，特别是对于边缘细节较多的图像。它可以提供更强的边缘响应，相比于其他算子，更能够准确地检测到图像中的细微变化，因此适用于对细节要求较高的图像处理任务。 示例代码： 在 OpenCV 中，可以使用 cv2.Scharr() 函数来应用Scharr算子进行图像边缘检测。 import cv2 import numpy as np def show_images(image): cv2.namedWindow('image',cv2.WINDOW_KEEPRATIO) cv2.imshow('image',image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() def Scharr(image): # 应用Scharr算子进行边缘检测 grad_x=cv2.Scharr(image,cv2.CV_64F,1,0)# 在x方向上计算梯度 grad_y=cv2.Scharr(image,cv2.CV_64F,0,1)# 在y方向上计算梯度 abs_x=cv2.convertScaleAbs(grad_x) abs_y=cv2.convertScaleAbs(grad_y) grad_xy=cv2.addWeighted(abs_x,0.5,abs_y,0.5,0) return grad_x,grad_y,grad_xy if __name__ == '__main__': # 读取图像 img = cv2.imread('cat-dog.png', flags=0) re_img=Scharr(img) # 将四张图像连接成一个大图像 top_row = np.hstack((img, re_img[0])) bottom_row = np.hstack((re_img[1], re_img[2])) combined_img = np.vstack((top_row, bottom_row)) show_images(combined_img) 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_50993557/article/details/134539086 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_3847.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！ 主题授权提示：请在后台主题设置-主题授权-激活主题的正版授权，授权购买：RiTheme官网显示所有内容声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。cvscharr算子 代码007普通 打赏 收藏 海报 链接
