【从零学习OpenCV 4】Scharr算子
【从零学习OpenCV 4】Scharr算子
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虽然Sobel算子可以有效的提取图像边缘，但是对图像中较弱的边缘提取效果较差。因此为了能够有效的提取出较弱的边缘，需要将像素值间的差距增大，因此引入Scharr算子。Scharr算子是对Sobel算子差异性的增强，因此两者之间的在检测图像边缘的原理和使用方式上相同。Scharr算子的边缘检测滤波的尺寸为3×3，因此也有称其为Scharr滤波器。可以通过将滤波器中的权重系数放大来增大像素值间的差异，Scharr算子就是采用的这种思想，其在X方向和Y方向的边缘检测算子如(5.19)中所示。
OpenCV 4提供了对图像提取Scharr边缘的Scahrr ()函数，该函数的函数原型在代码清单5-26中给出。
代码5-26 Scharr()函数原型1. void cv::Scharr(InputArray src,2. OutputArray dst,3. int ddepth,4. int dx,5. int dy,6. double scale = 1,7. double delta = 0,8. int borderType = BORDER_DEFAULT
9. )- src：待提取边缘的图像，
- dst：输出图像，与输入图像src具有相同的尺寸和通道数，数据类型由第三个参数ddepth控制。
- ddepth：输出图像的数据类型（深度），根据输入图像的数据类型不同拥有不同的取值范围，具体的取值范围在表5-1给出，当赋值为-1时，输出图像的数据类型自动选择。
- dx：X方向的差分阶数
- dy：Y方向的差分阶数
- scale：对导数计算结果进行缩放的缩放因子，默认系数为1，不进行缩放。
- delta：偏值，在计算结果中加上偏值。
- borderType：像素外推法选择标志，取值范围在表3-5中给出，默认参数为BORDER_DEFAULT，表示不包含边界值倒序填充。
该函数利用Scharr算子提取图像中的边缘信息，与Soble()函数相同，函数的前两个参数分别为输入图像和输出图像，第三个参数为输出图像的数据类型，这里需要注意由于提取边缘信息时有可能会出现负数，因此不要使用CV_8U数据类型的输出图像，与Scarr算子方向不一致的边缘梯度会在CV_8U数据类型中消失，使得图像边缘提取不准确。函数第四个和五个参数是提取X方向边缘还是Y方向边缘的标志，该函数要求这两个参数只能有一个参数为1，并且不能同时为0，否则函数将无法提取图像边缘，该函数默认的滤波器尺寸为3×3，并且无法修改。最后三个参数为图像放缩因子、偏移量和图像外推填充方法的标志，多数情况下并不需要设置，只需要采用默认参数即可。
为了更好的理解Scahrr ()函数的使用方法，在代码清单5-27中给出了利用Scharr ()函数提取图像边缘的示例程序，程序中分别提取X方向和Y方向的边缘，并利用两个方向的边缘求取整幅图像的边缘，程序运行结果如图5-31所示，通过结果可以看出Scharr算子可以比Sobel算子提取到更微弱的边缘。
代码清单5-27 myScharr.cpp图像Scharr边缘提取1. #include <opencv2\opencv.hpp>2. #include <iostream>3. 4. using namespace cv;5. using namespace std;6. 7. int main()8. {9. //读取图像，黑白图像边缘检测结果较为明显10. Mat img = imread("equalLena.png", IMREAD_ANYDEPTH);11. if (img.empty())12. {13. cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;14. return -1;15. }16. Mat resultX, resultY, resultXY;17. 18. //X方向一阶边缘19. Scharr(img, resultX, CV_16S, 1, 0);20. convertScaleAbs(resultX, resultX);21. 22. //Y方向一阶边缘23. Scharr(img, resultY, CV_16S, 0, 1);24. convertScaleAbs(resultY, resultY);25. 26. //整幅图像的一阶边缘27. resultXY = resultX + resultY;28. 29. //显示图像30. imshow("resultX", resultX);31. imshow("resultY", resultY);32. imshow("resultXY", resultXY);33. waitKey(0);34. return 0;35. }
图5-31 myScharr.cpp程序Scharr边缘检测结果