Оператор Собеля очень похож на оператора Prewitt. Она также является производной маской и используется для обнаружения края. Оператор Собеля используется для обнаружения двух видов ребер в изображении: ребер в вертикальном направлении и ребер в горизонтальном направлении.
Мы собираемся использовать функцию OpenCV filter2D, чтобы применить оператор Собеля к изображениям. Его можно найти в пакете Imgproc . Его синтаксис приведен ниже —
filter2D(src, dst, depth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );
Аргументы функции описаны ниже —
Sr.No. | аргументация |
---|---|
1 |
ЦСИ Это исходное изображение. |
2 |
ДСТ Это изображение назначения. |
3 |
глубина Это глубина дст. Отрицательное значение (например, -1) указывает, что глубина такая же, как у источника. |
4 |
ядро Это ядро для сканирования через изображение. |
5 |
якорь Это позиция якоря относительно его ядра. Местоположение Точка (-1, -1) указывает центр по умолчанию. |
6 |
дельта Это значение, которое будет добавлено к каждому пикселю во время свертки. По умолчанию это 0. |
7 |
BORDER_DEFAULT Мы допустим это значение по умолчанию. |
ЦСИ
Это исходное изображение.
ДСТ
Это изображение назначения.
глубина
Это глубина дст. Отрицательное значение (например, -1) указывает, что глубина такая же, как у источника.
ядро
Это ядро для сканирования через изображение.
якорь
Это позиция якоря относительно его ядра. Местоположение Точка (-1, -1) указывает центр по умолчанию.
дельта
Это значение, которое будет добавлено к каждому пикселю во время свертки. По умолчанию это 0.
BORDER_DEFAULT
Мы допустим это значение по умолчанию.
Помимо метода filter2D, есть и другие методы, предоставляемые классом Imgproc. Они описаны кратко —
Sr.No. | Метод и описание |
---|---|
1 |
cvtColor (Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) Он преобразует изображение из одного цветового пространства в другое. |
2 |
дилат (Mat src, Mat dst, Mat kernel) Это расширяет изображение с помощью определенного структурирующего элемента. |
3 |
equizeHist (Mat src, Mat dst) Он выравнивает гистограмму изображения в градациях серого. |
4 |
filter2D (Mat src, Mat dst, int глубина, ядро Mat, точка привязки, двойная дельта) Это сворачивает изображение с ядром. |
5 |
GaussianBlur (Mat src, Mat dst, Размер ksize, двойной сигмаX) Размытие изображения с использованием фильтра Гаусса. |
6 |
интеграл (Mat src, Mat sum) Он рассчитывает интеграл изображения. |
cvtColor (Mat src, Mat dst, int code, int dstCn)
Он преобразует изображение из одного цветового пространства в другое.
дилат (Mat src, Mat dst, Mat kernel)
Это расширяет изображение с помощью определенного структурирующего элемента.
equizeHist (Mat src, Mat dst)
Он выравнивает гистограмму изображения в градациях серого.
filter2D (Mat src, Mat dst, int глубина, ядро Mat, точка привязки, двойная дельта)
Это сворачивает изображение с ядром.
GaussianBlur (Mat src, Mat dst, Размер ksize, двойной сигмаX)
Размытие изображения с использованием фильтра Гаусса.
интеграл (Mat src, Mat sum)
Он рассчитывает интеграл изображения.
пример
В следующем примере демонстрируется использование класса Imgproc для применения оператора Sobel к изображению в градациях серого.
import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class convolution { public static void main( String[] args ) { try { int kernelSize = 9; System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME ); Mat source = Highgui.imread("grayscale.jpg", Highgui.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type()); Mat kernel = new Mat(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F) { { put(0,0,-1); put(0,1,0); put(0,2,1); put(1,0-2); put(1,1,0); put(1,2,2); put(2,0,-1); put(2,1,0); put(2,2,1); } }; Imgproc.filter2D(source, destination, -1, kernel); Highgui.imwrite("output.jpg", destination); } catch (Exception e) { System.out.println("Error: " + e.getMessage()); } } }
Выход
Когда вы выполняете данный код, вы увидите следующий вывод:
Исходное изображение
Это оригинальное изображение свернуто с оператором Собеля по вертикальным краям, который приведен ниже —
Вертикальное направление
-1 | 0 | 1 |
-2 | 0 | 2 |
-1 | 0 | 1 |
Свернутое изображение (вертикальное направление)
Этот оригинал свернут с оператором Собеля горизонтальных ребер, который приведен ниже —