OpenCV图像滤波(7)cv::getDerivKernels() 函数的使用

2024/10/24 16:58:41 来源：https://blog.csdn.net/jndingxin/article/details/141028911 浏览: 次关键词：OpenCV图像滤波(7)cv::getDerivKernels() 函数的使用

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

函数返回用于计算空间图像导数的滤波系数。
该函数计算并返回用于空间图像导数的滤波系数。当 ksize=FILTER_SCHARR 时，生成 Scharr 3x3 核（参见 Scharr）。否则，生成 Sobel 核（参见 Sobel）。这些滤波器通常传递给 sepFilter2D 或其他函数。

这些系数可以用于计算图像的梯度，这对于边缘检测和其他基于梯度的图像处理任务非常重要。

函数原型

void cv::getDerivKernels	
(OutputArray 	kx,OutputArray 	ky,int 	dx,int 	dy,int 	ksize,bool 	normalize = false,int 	ktype = CV_32F 
)

参数

参数kx 输出矩阵，包含行滤波系数。其类型为 ktype。
参数ky 输出矩阵，包含列滤波系数。其类型为 ktype。
参数dx 关于 x 的导数阶数。
参数dy 关于 y 的导数阶数。
参数ksize 孔径大小。它可以是 FILTER_SCHARR、1、3、5 或 7
参数normalize 标志，指示是否归一化（缩放）滤波系数。理论上，系数应该具有分母 =2 * ksize^2 - dx - dy - 2。如果你打算过滤浮点图像，你可能会使用归一化的内核。但是，如果你计算 8 位图像的导数，将结果存储在 16 位图像中，并希望保留所有的小数位，你可能想要设置 normalize=false。
参数ktype 这是指滤波系数的数据类型。它可以是 CV_32F（32 位浮点数）或 CV_64F（64 位浮点数）。

示例代码

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main( int argc, char** argv )
{// 读取图像cv::Mat src = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/erik.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE );if ( src.empty() ){std::cout << "Error: Image cannot be loaded!" << std::endl;return -1;}cv::Size sz2Sh( 400, 600 );cv::resize( src, src, sz2Sh, 0, 0, cv::INTER_LINEAR_EXACT );imshow( "原图", src );cv::Mat dst;cv::Mat kx, ky;cv::getDerivKernels( kx, ky, 1, 0, 3, false );cv::sepFilter2D( src, dst, src.depth(), kx, ky );imshow( "sepFilter2D", dst );cv::waitKey( 0 );return 0;
}