Java+opencv3.2.0之scharr濾波器

在opencv中scharr濾波器是配合sobel算子的運算而存在的。當sobel內核為3時，結果可能會產生比較明顯的誤差，針對這一問題，Opencv提供了scharr函數。該函數只針對大小為3的核，並且運算速率和sobel函數一樣快，結果更加精確，但抗噪性不如sobel函數。
使用scharr濾波器計算x或y方向的圖像差分，它的參數變量和sobel一樣。

函數：Imgproc.Scharr(Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale, double delta, int borderType)

參數說明：

src：源圖像
dst：檢測結果圖像
ddepth：輸出圖像的深度
dx：x方向上的差分階數
dy：y方向上的差分階數
scale：縮放因子
delta：結果存入輸出圖像前可選的delta值，默認為0
borderType：邊界模式，默認BORDER_DEFAULT

示例代碼：

 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); }

源圖像：

X方向的scharr：

Y方向的scharr：

合併梯度後：

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