在 OpenCV 中绘制梯度向量场

Question

我想计算灰度图像的梯度（代码中的smoothed_plane）并将其绘制为 OpenCV 中的矢量场，叠加到现有图像上。

我尝试应用一对 Sobel 运算符（我也尝试过 Scharr）来计算沿 x 和 y 的两个导数，如 OpenCV 文档中所述，但是当我尝试绘图时，矢量场似乎完全错误。我想了解我的错误是什么。

为了更清楚，我在这里放了一些代码。提前感谢您的帮助。

//img is a gray-scale image
Mat abs_grad_x, abs_grad_y, grad;
Mat g_img;
int ddepth = CV_16S;
int scale = 1;
int delta = 0;    

cvtColor(img,g_img,CV_GRAY2BGR);


smoothed_plane = Mat::zeros(image_height,image_width,CV_8UC1);
gradient_field = Mat::zeros(image_height,image_width,CV_32FC2);

// Smooth the dominant plane by convolution with a Gaussian
GaussianBlur(dominant_plane,smoothed_plane,Size(51,51),image_height*image_width*0.5);

/// Morphological opening (remove small objects from the foreground)
erode(smoothed_plane, smoothed_plane, getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(40+1,40+1)));
dilate(smoothed_plane, smoothed_plane, getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(40, 40)));
/// Morphological closing (fill small holes in the foreground)
dilate(smoothed_plane, smoothed_plane, getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(40, 40)));
erode(smoothed_plane, smoothed_plane, getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(40, 40)));

imshow("Eroded plane",smoothed_plane);

/// Gradient X
Scharr( smoothed_plane, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x );

/// Gradient Y
Scharr( smoothed_plane, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y );

for (int i = 0 ; i < image_height ; i ++){
    for (int j = 0 ; j < image_width ; j ++){
        gradient_field.at<Point2f>(Point2f(j,i)) = Point2f(abs_grad_x.at<float>(Point2f(j,i)),abs_grad_y.at<float>(Point2f(j,i)));
    }
}

for (int i = 0 ; i < image_height ; i += flowResolution){
    for (int j = 0 ; j < image_width ; j+= flowResolution){
        Point2f p(j,i);
        Point2f p2(gradient_field.at<Point2f>(p)+p);
        arrowedLine(g_img,p,p2,Scalar(0,0,255),1.5,8,0,0.1);
    }
}//*/

imshow("Gradient Vector Field", g_img);

编辑：

这是我的输入/输出结果的一对帧，根据需要

我尝试打印出一些值，但在某些点上我得到了非常高或非常低的值。 再次感谢

Answer 1

在尝试直接使用您的代码后，以下内容对我有用

Scharr(smoothed_plane,grad_x,ddepth,1,0,scale);
Scharr(smoothed_plane,grad_y,ddepth,0,1,scale);

for (int i = 0 ; i < image_height ; i ++){
    for (int j = 0 ; j < image_width ; j ++){
        Scalar xval = grad_x.at<uchar>(i,j); // Notice <uchar> not float
        Scalar yval = grad_y.at<uchar>(i,j);
        gradient_field.at<Point2f>(i,j) = Point2f(xval.val[0],yval.val[0]);
    }
}

建议给了我很高且无法使用的价值。

Answer 2

我解决了我的问题。主要错误在于偏导数矩阵grad_x和grad_y的存取方法。正如here 所述，at.() 方法返回一个 Scalar 对象，因此要访问像素强度值，应该使用 。 val[] 字段。这就是代码必须更改的方式：

Scharr(smoothed_plane,grad_x,ddepth,1,0,scale);
Scharr(smoothed_plane,grad_y,ddepth,0,1,scale);

for (int i = 0 ; i < image_height ; i ++){
    for (int j = 0 ; j < image_width ; j ++){
        Scalar xval = grad_x.at<float>(i,j);
        Scalar yval = grad_y.at<float>(i,j);
        gradient_field.at<Point2f>(i,j) = Point2f(xval.val[0],yval.val[0]);
    }
}

这是预期的结果：