机器学习进阶图像梯度计算scharr算子与laplacian算子(拉普拉斯)1.cv2.Scharr(使用scharr算子进行计算)2.cv2.laplician(使用拉普拉斯算子进行计算)

import cv2
import numpy as np
# 第一步读取图片
lena = cv2.imread(‘lena.jpg‘, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow(‘lena‘, lena)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 第二步：使用cv2.sobel进行sobel算子计算
sobel_x = cv2.Sobel(lena, cv2.CV_64F, 1, 0)
sobel_y = cv2.Sobel(lena, cv2.CV_64F, 0, 1)
sobel_x = cv2.convertScaleAbs(sobel_x)
sobel_y = cv2.convertScaleAbs(sobel_y)
sobel_xy = cv2.addWeighted(sobel_x, 0.5, sobel_y, 0.5, 0)
# 第三步：使用cv2.scharr进行scharr算子计算
scharr_x = cv2.Scharr(lena, cv2.CV_64F, 1, 0)
scharr_y = cv2.Scharr(lena, cv2.CV_64F, 0, 1)
scharr_x = cv2.convertScaleAbs(scharr_x)
scharr_y = cv2.convertScaleAbs(scharr_y)
scharr_xy = cv2.addWeighted(scharr_x, 0.5, scharr_y, 0.5, 0)
# 第四步： 使用cv2.laplacian 拉普拉斯算子计算
lapkacian = cv2.Laplacian(lena, cv2.CV_64F)
lapkacian = cv2.convertScaleAbs(lapkacian)
# 第五步： 对三种结果进行画图
cv2.imshow(‘imgs‘, np.hstack((sobel_xy, scharr_xy, lapkacian)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()