matlab在opencv中的梯度等效函數

我正在嘗試將一些代碼從Matlab遷移到Opencv，並且需要一個精確的梯度函數副本。我已經嘗試過cv :: Sobel函數，但由於某些原因，生成的cv :: Mat中的值與Matlab版本中的值不同。我需要在單獨的矩陣中使用X和Y梯度來進行進一步的計算。matlab在opencv中的梯度等效函數

任何變通方法，可以實現，這將是巨大的

來源

2013-07-31 Arpan Shah

'CV ::索貝爾（）'正是你想要的。如果您發佈您使用的代碼（以及您期望輸出的代碼），我們可以查看並查看您的問題。 – Aurelius

你必須調用索貝爾2次，用參數：

xorder = 1, yorder = 0

和

xorder = 0, yorder = 1

你必須選擇合適的內核尺寸。

見documentation

它可能仍然是這個Matlab實現不同，最好你應該檢索的內核使用有...

編輯：

如果需要指定你自己的內核，你可以使用更通用的filter2D。您的目的地深度將爲CV_16S（16位有符號）。

來源

2013-07-31 22:01:38 Antonio

我仍然不確定使用哪種borderType會產生類似的結果。對這些的更詳細的解釋將真的有幫助 –

我正在尋找matlab梯度和cv :: Sobel之後的矩陣精確結果。 –

@ArpanShah是否清楚邊界類型隻影響圖像邊界上的像素（因此，如果您的內核大小爲3，則爲第一行，第一列，最後一行，最後一列，否則爲前2行，前2列等）。如果你的內核大小是5，依此類推）。只有當你計算Sobel的區域不是整個圖像時，纔會使用與默認值不同的東西，但是其中的某些區域超出區域限制的信息仍然有意義 – Antonio

Matlab對內部行和邊界行計算不同的漸變（對於列當然也是如此）。在邊界，這是一個簡單的前向差異gradY(1) = row(2) - row(1)。內部行的梯度由中心差gradY(2) = (row(3) - row(1))/2計算。

我想你不能在OpenCV中的整個矩陣上運行單個卷積濾波器來獲得相同的結果。使用cv::Sobel()和ksize = 1，然後處理邊界（手動或通過應用[1 -1]過濾器）。

來源

2013-10-08 19:50:21

索貝爾只能計算圖像像素的二階導數，這不是我們想要的。

（F（1 + 1，J）+ F（I-1，J） - 2F（I，J））/ 2

我們要的是

（F（1 + I，J）-f（I-1，J））/ 2

因此，我們需要應用

Mat kernelx = (Mat_<float>(1,3)<<-0.5, 0, 0.5); 
Mat kernely = (Mat_<float>(3,1)<<-0.5, 0, 0.5); 
filter2D(src, fx, -1, kernelx) 
filter2D(src, fy, -1, kernely);

Matlab將邊界像素與內部像素區別開來。所以上面的代碼在邊界值上是錯誤的。可以使用BORDER_CONSTANT以一個常數擴展邊界值，不幸的是常數是OpenCV的-1，不能改爲0（這是我們想要的）。

關於邊界值，我沒有一個非常簡潔的答案。只要嘗試用手來計算一階導數...

來源

2014-02-07 08:34:55

哦，事實上，你可以使用copyMakeBorder（）來擴展具有特定常數值的Mat的邊界。 –

裴的回答是部分正確的。Matlab使用這些計算邊界：

G（：，1）= A（：，2） - A（：，1）; G（：，N）= A（：，N）-A（：，N-1）;

所以用下面的OpenCV的代碼來完成的梯度：

static cv::Mat kernelx = (cv::Mat_<double>(1, 3) << -0.5, 0, 0.5); 
static cv::Mat kernely = (cv::Mat_<double>(3, 1) << -0.5, 0, 0.5); 
cv::Mat fx, fy; 

cv::filter2D(Image, fx, -1, kernelx, cv::Point(-1, -1), 0, cv::BORDER_REPLICATE); 
cv::filter2D(Image, fy, -1, kernely, cv::Point(-1, -1), 0, cv::BORDER_REPLICATE); 

fx.col(fx.cols - 1) *= 2; 
fx.col(0) *= 2; 
fy.row(fy.rows - 1) *= 2; 
fy.row(0) *= 2;

來源

2017-05-23 15:16:59

matlab在opencv中的梯度等效函數

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