在 OpenCV 中测量边缘强度，梯度大小

Question

我有一个应用程序需要检查相机的焦点。为此，我想在单个轴 (1D) 上的几个预定义位置测量边缘强度（梯度幅度）。图像目标将是白色背景上黑色对象的简单打印输出。

我在 Python 中使用 OpenCV。我知道 OpenCV 中有几种边缘检测算法，如 Canny、Sobel、laplace，但所有这些都是为了过滤图像。我想实际测量边缘的强度。 OpenCV 中是否有任何算法可以提供此功能？还是我只写自己的算法来测量边缘强度？

Answer 1

您可以像这样计算震级：

计算 dx 和 dy 导数（使用 cv::Sobel）
计算震级 sqrt(dx^2 + dy^2)（使用 cv::magnitude）

这是计算梯度大小的简单 C++ 代码。您可以轻松移植到 Python，因为它只是对 OpenCV 函数的几次调用：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    //Load image
    Mat3b img = imread("path_to_image");

    //Convert to grayscale
    Mat1b gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    //Compute dx and dy derivatives
    Mat1f dx, dy;
    Sobel(gray, dx, CV_32F, 1, 0);
    Sobel(gray, dy, CV_32F, 0, 1);

    //Compute gradient
    Mat1f magn;
    magnitude(dx, dy, magn);

    //Show gradient
    imshow("Magnitude", magn);
    waitKey();

    return 0;
}

Answer 2

这是一个 Python 版本：

def getGradientMagnitude(im):
    "Get magnitude of gradient for given image"
    ddepth = cv2.CV_32F
    dx = cv2.Sobel(im, ddepth, 1, 0)
    dy = cv2.Sobel(im, ddepth, 0, 1)
    dxabs = cv2.convertScaleAbs(dx)
    dyabs = cv2.convertScaleAbs(dy)
    mag = cv2.addWeighted(dxabs, 0.5, dyabs, 0.5, 0)
    return mag

mag = getGradientMagnitude(im)

在 OpenCV 中测量边缘强度，梯度大小

Measure edge strength in OpenCV, magnitude of gradient

python

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opencv

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