OPENCVでは、ScharrフィルターはSobelオペレーターの動作と併せて存在します。 Sobelカーネルが3の場合、結果はより明白なエラーを生成する可能性があります。この問題に応じて、OPENCVはScharR関数を提供します。この関数はサイズ3のカーネルのみをターゲットにし、計算速度はSOBEL関数と同じくらい高速であり、結果はより正確ですが、ノイズ抵抗はSOBEL関数ほど良くありません。
scharrフィルターを使用して、x方向またはy方向の画像の違いを計算すると、そのパラメーター変数はsobelと同じです。
機能：IMGPROC.SCHARR（MAT SRC、MAT DST、INT DDEPTH、INT DX、INT DY、DOUBLE SCALE、DOUBLE DELTA、INT BORDERTYPE）
パラメーター説明：
SRC：ソース画像
DST：検出結果画像
ddepth：出力画像の深さ
DX：X方向の差異順
dy：y方向の違い順
スケール：スケーリングファクター
デルタ：結果が出力画像に保存される前にオプションのデルタ値、デフォルトは0です
borderType：境界モード、デフォルトのborder_default
サンプルコード：
public static void main（string [] args）{system.loadLibrary（core.native_library_name）; MAT SRC = IMGCODECS.IMREAD（ "f：//2011031213205880528.jpg"）; mat dst = src.clone（）; mat dstx = src.clone（）; mat dsty = src.clone（）; imgproc.gaussianblur（src、dst、new size（3、3）、0）; IMGPROC.CVTCOLOR（DST、DST、IMGPROC.COLOR_RGB2GRAY）; imgproc.scharr（dst、dstx、-1、1、0、1、0、core.border_default）; imgcodecs.imwrite（ "f：//dstx.jpg"、dstx）; imgproc.scharr（dst、dsty、-1、0、1、1、0、core.border_default）; imgcodecs.imwrite（ "f：//dsty.jpg"、dsty）; core.addweighted（dstx、0.5、dsty、0.5、0、dst）; imgcodecs.imwrite（ "f：//dst.jpg"、dst）; }ソース画像：
x方向のscharr：
y方向のscharr：
勾配をマージした後：
上記はこの記事のすべての内容です。みんなの学習に役立つことを願っています。誰もがwulin.comをもっとサポートすることを願っています。