为什么更改 Sobel 算子的 ddepth 参数时输出图像会有显着差异？答案

【问题标题】：Why is there a significant difference in the output image on changing the ddepth parameter for Sobel operator?为什么更改 Sobel 算子的 ddepth 参数时输出图像会有显着差异？
【发布时间】：2019-06-13 10:25:43
【问题描述】：

我尝试使用OpenCV 进行边缘检测，但在应用Sobel 运算符时与ddepth 参数混淆。当输出图像的ddepth 与在这种情况下为CV_8U 的原始图像保持相同时，我得到的输出为

原图

但是当ddepth 参数保持为CV_64F 时，输出图像看起来像

你能帮我理解这里发生了什么吗？

import cv2

img = cv2.imread("valve.png", 0)

sobelx3_64 = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)

sobelx3_8 = cv2.Sobel(img, -1,1,0,ksize=3)

cv2.imshow("sobelx3_64", sobelx3_64)

cv2.imshow("sobelx3_8", sobelx3_8)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

【问题讨论】：

标签： python opencv image-processing opencv3.0 edge-detection

【解决方案1】：

造成差异的原因有两个：

首先是显示器。 Opencv 的 imshow 只考虑浮点类型图像的 (0,1) 和 uint8 类型图像的 (0,255) 之间的值。对于浮动图像，任何大于 1 的值都将被视为 1。这就是为什么你看到大部分图像变成白色的原因。您可以通过cv2.imshow("sobelx3_64", sobelx3_64/255) 修复它，即在 (0,1) 范围内对其进行归一化（但请看第二点，这并不完全正确）。
print(sobelx3_8[0:3,0:3]);print(sobelx3_64[0:3,0:3])。这会产生以下内容。现在它们因范围不同而不同，sobel算子的实际值大于255但uint8类型无法适应480，因此opencv会将其饱和到255。对于负值也是如此。

输出。

[[  0 200 255]
 [  0 131 255]
 [  0   0 255]]
[[   0.  200.  480.]
 [   0.  131.  425.]
 [   0.   -4.  316.]]

【讨论】：