我正在寻找 Python 中的 imgradient MATLAB 等效项。我知道cv2.Sobel() 和cv2.Laplacian() 但它不像imgradient 在MATLAB 中工作。如果我能得到imgradient.m函数的源代码，那也将是一个很大的帮助。
另外，我知道cv2.Scharr() 也可以使用，但我不确定我应该在参数中输入什么值才能在MATLAB 中获得与imgradient 等效的结果？
【问题讨论】：
cv::Scharr 也是 C++ 定义的一部分，但您使用的是 Python。这就是我将其转换为cv2.Scharr() 的原因。请考虑保留我的编辑。
标签： python matlab opencv image-processing
由于版权原因，我们不允许发布您必须在 MATLAB 中获得许可的任何工具箱中的任何代码。相反，我能做的是提供执行等效操作的代码。 imgradient 只返回边缘图的大小和角度。您只需在x 和y 方向分别应用cv2.Sobel，然后自己计算大小和角度。您可以使用标准公式执行此操作：
magnitude = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
angle = atan2(Gy, Gx);
Gx和Gy分别是x和y方向的导数，或者cv2.Sobel对于每个方向的输出。请注意，atan2 会给你以弧度表示的角度。 MATLAB 以度为单位报告角度，因此您必须另外乘以 180 / pi。
假设您的图像存储在img。然后，您将在此图像上运行 cv2.Sobel 两次，确保每次调用都指定要查找的导数的方向。之后，您自己计算大小和角度。因此：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('....') # Read in the image
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0) # Find x and y gradients
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1)
# Find magnitude and angle
magnitude = np.sqrt(sobelx**2.0 + sobely**2.0)
angle = np.arctan2(sobely, sobelx) * (180 / np.pi)
【讨论】：
cv2.Sobel，还可以使用cv2.spatialGradient 函数来执行此操作，另请参见docs