OpenCV中如何使用Sobel、Laplacian、Canny进行边缘检测

OpenCV中如何使用Sobel、Laplacian、Canny进行边缘检测，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

简述

OpenCV边缘检测的一般步骤为：

1. 滤波

2. 增强

3. 检测

常用的边缘检测的算子和滤波器有：

1. Sobel算子

2. Laplacian算子

3. Canny算子

4. Scharr滤波器

以下使用Sobel、Laplacian和Canny算子进行边缘检测。图片是从网上随意下载的一张。

代码

import cv2#********************Sobel边缘检测*****************************def edge_sobel( src ):    kernelSize = (3, 3)    gausBlurImg = cv2.GaussianBlur( src, kernelSize, 0 )    #转换为灰度图    channels = src.shape[2]    if channels > 1:        src_gray = cv2.cvtColor( gausBlurImg, cv2.COLOR_RGB2GRAY )    else:        src_gray = src.clone()    scale = 1    delta = 0    depth = cv2.CV_16S    #求X方向梯度（创建grad_x, grad_y矩阵）    grad_x = cv2.Sobel( src_gray, depth, 1, 0 )    abs_grad_x = cv2.convertScaleAbs( grad_x )    #求Y方向梯度    grad_y = cv2.Sobel( src_gray, depth, 0, 1 )    abs_grad_y = cv2.convertScaleAbs( grad_y )    #合并梯度（近似）    edgeImg = cv2.addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0 )    return edgeImg#********************Laplacian边缘检测*****************************def edge_laplacian( src ):    scale = 1    delta = 0    depth = cv2.CV_16S    if src.shape[2] > 1:        src_gray = cv2.cvtColor( src, cv2.COLOR_RGB2GRAY )    else:        src_gray = src.clone()    kernelSize = (3, 3)    gausBlurImg = cv2.GaussianBlur( src_gray, kernelSize, 0 )    laplacianImg = cv2.Laplacian( gausBlurImg, depth, kernelSize )    edgeImg = cv2.convertScaleAbs( laplacianImg )    return edgeImg#********************Canny边缘检测*****************************def edge_canny( src, threshold1, threshold2 ):    kernelSize = (3, 3)    gausBlurImg = cv2.GaussianBlur( src, kernelSize, 0 )    edgeImg = cv2.Canny( gausBlurImg, threshold1, threshold2 )    return edgeImg#********************主函数*****************************imgSrc = cv2.imread( "1.jpg" )sobelImg = edge_sobel( imgSrc )laplacianImg = edge_laplacian( imgSrc )cannyImg = edge_canny( imgSrc, 20, 60 )cv2.imshow( "Origin", imgSrc )cv2.imshow( "Sobel", sobelImg )cv2.imshow( "Laplacian", laplacianImg )cv2.imshow( "Canny", cannyImg )cv2.waitKey( 0 )cv2.destroyAllWindows()

效果

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