14.sobel_laplace_canny.py

# encoding = UTF-8
"""
#!/usr/bin/env python 目的就是指出，你要用哪个python解释器去运行它
"""

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("lenna.png",1)
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
'''
Sobel算子
Sobel算子函数原型如下：
dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) 
前四个是必须的参数：
第一个参数是需要处理的图像；
第二个参数是图像的深度，-1表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于原图像的深度；
dx和dy表示的是求导的阶数，0表示这个方向上没有求导，一般为0、1、2。
其后是可选的参数：
dst是目标图像；
ksize是Sobel算子的大小，必须为1、3、5、7。
scale是缩放导数的比例常数，默认情况下没有伸缩系数；
delta是一个可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中；
borderType是判断图像边界的模式。这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。
'''

img_sobel_x = cv2.Sobel(img_gray,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)    # 对x求导
img_sobel_y = cv2.Sobel(img_gray,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)    # 对y求导

# Laplace 算子
img_laplace = cv2.Laplacian(img_gray,cv2.CV_64F,ksize=3)

# canny 算子
img_canny = cv2.Canny(img_gray,50,150)

plt.subplot(231),plt.imshow(img_gray,"gray"),plt.title("正常")
plt.subplot(232),plt.imshow(img_sobel_x,"gray"),plt.title("img_sobel_x")
plt.subplot(233),plt.imshow(img_sobel_y,"gray"),plt.title("img_sobel_y")
plt.subplot(234),plt.imshow(img_laplace,"gray"),plt.title("laplace")
plt.subplot(235),plt.imshow(img_canny,"gray"),plt.title("img_canny")
plt.show()