opencv-基于c++实现的opencv图像处理算法之Sobel边缘检测.zip

#include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> //阶乘 int factorial(int n){ int fac = 1; //0的阶乘 if (n == 0) return fac; for (int i = 1; i <= n; ++i){ fac *= i; } return fac; } //获得Sobel平滑算子 cv::Mat getSobelSmoooth(int wsize){ int n = wsize - 1; cv::Mat SobelSmooothoper=cv::Mat::zeros(cv::Size(wsize,1),CV_32FC1); for (int k = 0; k <= n; k++){ float *pt = SobelSmooothoper.ptr<float>(0); pt[k] = factorial(n) / (factorial(k)*factorial(n - k)); } return SobelSmooothoper; } //获得Sobel差分算子 cv::Mat getSobeldiff(int wsize){ cv::Mat Sobeldiffoper = cv::Mat::zeros(cv::Size(wsize, 1), CV_32FC1); cv::Mat SobelSmoooth = getSobelSmoooth(wsize - 1); for (int k = 0; k < wsize; k++){ if (k == 0) Sobeldiffoper.at<float>(0, k) = 1; else if (k == wsize - 1) Sobeldiffoper.at<float>(0, k) = -1; else Sobeldiffoper.at<float>(0, k) = SobelSmoooth.at<float>(0, k) - SobelSmoooth.at<float>(0, k - 1); } return Sobeldiffoper; } //卷积实现 void conv2D(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, cv::Mat kernel, int ddepth, cv::Point anchor = cv::Point(-1, -1), int delta = 0, int borderType = cv::BORDER_DEFAULT){ cv::Mat kernelFlip; cv::flip(kernel, kernelFlip, -1); cv::filter2D(src, dst, ddepth, kernelFlip, anchor, delta, borderType); } //可分离卷积———先垂直方向卷积，后水平方向卷积 void sepConv2D_Y_X(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, cv::Mat kernel_Y, cv::Mat kernel_X, int ddepth, cv::Point anchor = cv::Point(-1, -1), int delta = 0, int borderType = cv::BORDER_DEFAULT){ cv::Mat dst_kernel_Y; conv2D(src, dst_kernel_Y, kernel_Y, ddepth, anchor, delta, borderType); //垂直方向卷积 conv2D(dst_kernel_Y, dst, kernel_X, ddepth, anchor, delta, borderType); //水平方向卷积 } //可分离卷积———先水平方向卷积，后垂直方向卷积 void sepConv2D_X_Y(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, cv::Mat kernel_X, cv::Mat kernel_Y, int ddepth, cv::Point anchor = cv::Point(-1, -1), int delta = 0, int borderType = cv::BORDER_DEFAULT){ cv::Mat dst_kernel_X; conv2D(src, dst_kernel_X, kernel_X, ddepth, anchor, delta, borderType); //水平方向卷积 conv2D(dst_kernel_X, dst, kernel_Y, ddepth, anchor, delta, borderType); //垂直方向卷积 } //Sobel算子边缘检测 //dst_X 垂直方向 //dst_Y 水平方向 void Sobel(cv::Mat& src, cv::Mat& dst_X, cv::Mat& dst_Y, cv::Mat& dst, int wsize, int ddepth, cv::Point anchor = cv::Point(-1, -1), int delta = 0, int borderType = cv::BORDER_DEFAULT){ cv::Mat SobelSmooothoper = getSobelSmoooth(wsize); //平滑系数 cv::Mat Sobeldiffoper = getSobeldiff(wsize); //差分系数 //可分离卷积———先垂直方向平滑，后水平方向差分——得到垂直边缘 sepConv2D_Y_X(src, dst_X, SobelSmooothoper.t(), Sobeldiffoper, ddepth); //可分离卷积———先水平方向平滑，后垂直方向差分——得到水平边缘 sepConv2D_X_Y(src, dst_Y, SobelSmooothoper, Sobeldiffoper.t(), ddepth); //边缘强度（近似） dst = abs(dst_X) + abs(dst_Y); cv::convertScaleAbs(dst, dst); //求绝对值并转为无符号8位图 cv::convertScaleAbs(dst_X, dst_X); //求绝对值并转为无符号8位图 cv::convertScaleAbs(dst_Y, dst_Y); //cv::pow(dst_X, 2.0, dst_X); //cv::pow(dst_Y, 2.0, dst_Y); //cv::sqrt(dst_X + dst_Y, dst); //dst.convertTo(dst, CV_8UC1); } int main(){ cv::Mat src = cv::imread("I:\\Learning-and-Practice\\2019Change\\Image process algorithm\\Img\\Fig1025(a)(building_original).tif"); if (src.empty()){ return -1; } if (src.channels() > 1) cv::cvtColor(src, src, CV_RGB2GRAY); int wsize = 3; cv::Mat Sobeldiffoper, SobelSmooothoper; SobelSmooothoper = getSobelSmoooth(wsize); Sobeldiffoper = getSobeldiff(wsize); //注意：要采用CV_32F，因为卷积后可能为负数，若用8位无符号，则会导致这些地方为0 cv::Mat dst, dst_X, dst_Y; Sobel(src, dst_X, dst_Y, dst, wsize, CV_32FC1); cv::namedWindow("src", CV_WINDOW_NORMAL); imshow("src", src); cv::namedWindow("水平边缘", CV_WINDOW_NORMAL); imshow("水平边缘", dst_Y); cv::namedWindow("垂直边缘", CV_WINDOW_NORMAL); imshow("垂直边缘", dst_X); //cv::namedWindow("边缘强度", CV_WINDOW_NORMAL); imshow("边缘强度", dst); cv::namedWindow("边缘强度取反-铅笔素描", CV_WINDOW_NORMAL); imshow("边缘强度取反-铅笔素描",255-dst); std::cout <<"SobelSmooothoper: "<< SobelSmooothoper << std::endl; std::cout << "Sobeldiffoper: " << Sobeldiffoper << std::endl; cv::waitKey(0); return 0; }