一、Sobel算法

1、算法概述

? ?Sobel边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准确，然而在很多实际应用的场合，sobel边缘却是首选，Sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体，所以其抗噪声能力很强，用途较多。尤其是在对效率要求较高，而对细纹理不太关系的时候。
? ?使用Sobel算子提取图像边缘分3个步骤：

提取X方向的边缘，X方向一阶Sobel边缘检测算法为：
$\left[ \begin{matrix} -1 & 0 & 1\\ -2 & 0 & 2 \\ -1 & 0 & 1 \end{matrix} \right] \tag{1}$
提取Y方向的边缘，Y方向一阶Sobel边缘检测算法为：
$\left[ \begin{matrix} -1 & -2 & -1\\ 0 & 0 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \end{matrix} \right] \tag{2}$
综合两个方向的边缘信息得到整幅图像的边缘。

2、主要函数

Sobel_x_or_y = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst, ksize, scale, delta, borderType)

src：传入的图像
ddepth：图像的深度
dx、dy：指的是求导的阶数，0表示这个方向上没有求导，所填的数一般为0、1、2。
ksize：是Sobel算子的大小，即卷积核的大小，必须为奇数1、3、5、7。如果ksize=-1，就演变成为3x3的Scharr算子，scale是缩放导数的比例常数，默认情况为没有伸缩系数。
borderType：是判断图像边界的模式，这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。
dst及dst之后的参数都是可选参数。

二、C++代码

#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	//----------------读取图像-----------------
	Mat img = imread("1.jpg");
	//黑白图像边缘检测结果较为明显
	Mat gray_img;
	cvtColor(img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY);
	Mat resultX, resultY, resultXY;
	//-------------Sobel边缘检测--------------
	//X方向一阶边缘
	Sobel(img, resultX, CV_16S, 2, 0, 1);
	convertScaleAbs(resultX, resultX);

	//Y方向一阶边缘
	Sobel(img, resultY, CV_16S, 0, 1, 3);
	convertScaleAbs(resultY, resultY);

	//整幅图像的一阶边缘
	resultXY = resultX + resultY;

	//显示图像
	imshow("resultX", resultX);
	imshow("resultY", resultY);
	imshow("resultXY", resultXY);
	waitKey(0);
	return 0;
}

三、python代码

import cv2

img = cv2.imread("1.jpg")
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# -------------------Sobel边缘检测------------------------
x = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_16S, 1, 0)
y = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_16S, 0, 1)
# cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]])
# 可选参数alpha是伸缩系数，beta是加到结果上的一个值，结果返回uint类型的图像
Scale_absX = cv2.convertScaleAbs(x)  # convert 转换  scale 缩放
Scale_absY = cv2.convertScaleAbs(y)
result = cv2.addWeighted(Scale_absX, 0.5, Scale_absY, 0.5, 0)
# ----------------------显示结果----------------------------
cv2.imshow('img', gray_img)
cv2.imshow('Scale_absX', Scale_absX)
cv2.imshow('Scale_absY', Scale_absY)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()