我正在使用大小为5x5和7x7的OpenCV的Sobel滤波器来计算图像导数。
有人可以让我知道OpenCV中大小为5x5和7x7的Sobel过滤器的内核值吗？在进行Google搜索时，它向我展示了许多不同的内核。
以下是5 x 5的一些示例:
1.可分离
2 1 0 -1 -2
4 8 0 -4 -8
6 12 0 -12 -6
4 8 0 -4 -8
2 1 0 -1 -2
2。不可分离
2 1 0 -1 -2
4 10 0 -4 -10
7 17 0 -17 -7
4 10 0 -4 -10
2 1 0 -1 -2
3.奇怪不可分
2 1 0 -1 -2
3 2 0 -2 -3
4 3 0 -3 -4
3 2 0 -2 -3
2 1 0 -1 -2
参考方案
如果您确实想了解OpenCV的用途，则可以使用 getDerivKernels 来确定Sobel滤波器的内核系数。您需要做的是指定所需的方向以及所需的蒙版大小。这样，每个内核大小有两个方向，因此我们需要调用四次。
但是，返回的是代表Sobel滤波器的水平x和垂直y 1D内核，您可以使用它们通过 sepFilter2D 执行可分离的2D滤波。如果您确实想查看内核本身，只需将outer product放在从x返回的y和getDerivKernels内核之间即可。
使用Python的OpenCV接口可以快速显示5 x 5 x，y和7 x 7 x和y内核:
In [1]: import numpy as np
In [2]: import cv2
In [3]: sobel5x = cv2.getDerivKernels(1, 0, 5)
In [4]: np.outer(sobel5x[0], sobel5x[1])
Out[4]:
array([[ -1., -4., -6., -4., -1.],
[ -2., -8., -12., -8., -2.],
[ 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 2., 8., 12., 8., 2.],
[ 1., 4., 6., 4., 1.]], dtype=float32)
In [5]: sobel5y = cv2.getDerivKernels(0, 1, 5)
In [6]: np.outer(sobel5y[0], sobel5y[1])
Out[6]:
array([[ -1., -2., 0., 2., 1.],
[ -4., -8., 0., 8., 4.],
[ -6., -12., 0., 12., 6.],
[ -4., -8., 0., 8., 4.],
[ -1., -2., 0., 2., 1.]], dtype=float32)
In [7]: sobel7x = cv2.getDerivKernels(1, 0, 7)
In [8]: np.outer(sobel7x[0], sobel7x[1])
Out[8]:
array([[ -1., -6., -15., -20., -15., -6., -1.],
[ -4., -24., -60., -80., -60., -24., -4.],
[ -5., -30., -75., -100., -75., -30., -5.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 5., 30., 75., 100., 75., 30., 5.],
[ 4., 24., 60., 80., 60., 24., 4.],
[ 1., 6., 15., 20., 15., 6., 1.]], dtype=float32)
In [9]: sobel7y = cv2.getDerivKernels(0, 1, 7)
In [10]: np.outer(sobel7y[0], sobel7y[1])
Out[10]:
array([[ -1., -4., -5., 0., 5., 4., 1.],
[ -6., -24., -30., 0., 30., 24., 6.],
[ -15., -60., -75., 0., 75., 60., 15.],
[ -20., -80., -100., 0., 100., 80., 20.],
[ -15., -60., -75., 0., 75., 60., 15.],
[ -6., -24., -30., 0., 30., 24., 6.],
[ -1., -4., -5., 0., 5., 4., 1.]], dtype=float32)
请注意，内核不是标准化的。如果要使用它们进行过滤，则可能应标准化内核。 getDerivKernels中有一个标志，可让您标准化掩码。
还要注意，给定尺寸的一个蒙版是另一个蒙版的转置，如果要检测特定方向的边缘，这是有意义的。
为了完整起见，这是上述Python代码的C++版本。要编译代码，请将其放入文件中……命名为test.cpp，然后在终端中执行以下操作:
g++ -Wall -g -o test test.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv`
编译后，使用./test运行程序。
#include <cv.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
// For the kernels
Mat sobelX, sobelY;
// 5 x 5 - x direction
getDerivKernels(sobelX, sobelY, 1, 0, 5, false, CV_32F);
cout << "sobel5x = " << endl << " " << sobelX*sobelY.t() << endl << endl;
// 5 x 5 - y direction
getDerivKernels(sobelX, sobelY, 0, 1, 5, false, CV_32F);
cout << "sobel5y = " << endl << " " << sobelX*sobelY.t() << endl << endl;
// 7 x 7 - x direction
getDerivKernels(sobelX, sobelY, 1, 0, 7, false, CV_32F);
cout << "sobel7x = " << endl << " " << sobelX*sobelY.t() << endl << endl;
// 7 x 7 - y direction
getDerivKernels(sobelX, sobelY, 0, 1, 7, false, CV_32F);
cout << "sobel7y = " << endl << " " << sobelX*sobelY.t() << endl << endl;
return 0;
}
请注意，x和y内核都是列向量，因此您需要转置y向量，以便它成为计算外部乘积的行向量。
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