Sobel算子是像素圖像邊緣檢測中最重要的算子之一，在機器學習、數字媒體、計算機視覺等信息科技領域起著舉足輕重的作用。在技術上，它是一個離散的一階差分算子，用來計算圖像亮度函數的一階梯度之近似值。在圖像的任何一點使用此算子，將會產生該點對應的梯度矢量或是其法矢量。

#!/usr/bin/env python3import cv2image = cv2.imread(r"meinv.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("Gray Image", gray)gX = cv2.Sobel(gray, ddepth=cv2.CV_64F, dx=1, dy=0) gY = cv2.Sobel(gray, ddepth=cv2.CV_64F, dx=0, dy=1)gX = cv2.convertScaleAbs(gX) gY = cv2.convertScaleAbs(gY)sobelCombined = cv2.addWeighted(gX, 0.5, gY, 0.5, 0)cv2.imshow("gX Image", gX) cv2.imshow("gY Image", gY) cv2.imshow("sobelCombined Image", sobelCombined)cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的计算机视觉开源库OpenCV梯度之Sobel算子的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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