用于边缘检测的线性滤波器 Sobel

Sobel 算子在水平和垂直方向上做像素值的差分，得到图像梯度近似值
Sobel算子对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，但是Sobel算子对边缘定位不是很准确(图像的边缘不止一个像素),因此精度要求不是很高时，Sobel比较常用

void cv::Sobel(InputArray   src,
            OutputArray     dst,
            int     ddepth,
            int     dx,
            int     dy,
            int     ksize = 3,
            double  scale = 1,
            double  delta = 0,
            int     borderType = BORDER_DEFAULT 
)

参数	描述
ddepth	输出图像的深度
dx	x 方向的差分阶数 `0`/`1`
dy	y 方向的差分阶数 `0`/`1`
ksize	边缘检测时模板大小, 默认为 3
scale	对导数计算结果缩放，默认为 1
delta	计算结果默认偏值
borderType	图像边界填充方法, 见 BorderTypes

横向边缘(dx)	纵向边缘(dy)

Sobel 算子

x 方向

-1	0	1
-2	0	2
-1	0	1

y 方向

-1	-2	-1
0	0	0
1	2	1

Scharr 算子

当 ksize = -1 时，使用 scharr kernel, 即 perf test 中的 scharrViaSobelFilter

x 方向

-3	0	3
-10	0	10
-3	0	3

y 方向

-3	-10	-3
0	0	0
3	10	3

perf test 中的 ROI

perf test 中 ROI 是指处理图像时只取部分处理，但是可选不同的边界填充模式, BORDER_ISOLATED 选项不使用 ROI 外的像素生成边界

When the source image is a part (ROI) of a bigger image, the function will try to use the pixels outside of the ROI to form a border. To disable this feature and always do extrapolation, as if src was not a ROI, use borderType | BORDER_ISOLATED.

junxnone / aiwiki

OpenCV IP Filter Sobel #443

用于边缘检测的线性滤波器 Sobel

Sobel 算子

x 方向

y 方向

Scharr 算子

x 方向

y 方向

perf test 中的 ROI

Reference