来自 澳门金莎娱乐手机版 2019-09-15 04:06 的文章
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澳门金莎娱乐手机版:边缘梯度总计函数

前言

上一篇文章,大家上课了图像处理中的膨胀和腐蚀函数,那篇作品将做边缘梯度总计函数。

图像的边缘

图像的边缘从数学上是怎么着表示的呢?

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图像的边缘上,周围的像素值应当显著地更动了。而在数学上,导数是意味着改换快慢的一种方法。梯度值的大变预示着图像中剧情的明朗变化了。

用更为形象的图像来申明,假若大家有一孙乐维图形。下图金色度值的“跃升”表示边缘的留存:

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动用一阶微分求导我们能够更进一竿清晰的看到边缘“跃升”的存在(这里显得为高峰值):

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通过大家能够吸收:边缘能够经过一定梯度值当先邻域的相素的法子找到。

看似梯度

比如基本为3时。

率先对x方向计算近似导数:

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接下来对y方向总括近似导数:

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然后总结梯度:

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自然你也能够写成:

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函数达成

复制代码 代码如下:

var Sobel = function(__src, __xorder, __yorder, __size, __borderType, __dst){
(__src && (__xorder ^ __yorder)) || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
if(__src.type && __src.type === "CV_GRAY"){
var kernel1,
kernel2,
height = __src.row,
width = __src.col,
dst = __dst || new Mat(height, width, CV_16I, 1),
dstData = dst.data
size = __size || 3;
switch(size){
case 1:
size = 3;
case 3:
if(__xorder){
kernel = [-1, 0, 1,
-2, 0, 2,
-1, 0, 1
];
}else if(__澳门金莎娱乐手机版 ,yorder){
kernel = [-1, -2, -1,
, 0, 0,
, 2, 1
];
}
break;
case 5:
if(__xorder){
kernel = [-1, -2, 0, 2, 1,
-4, -8, 0, 8, 4,
-6,-12, 0,12, 6,
-4, -8, 0, 8, 4,
-1, -2, 0, 2, 1
];
}else if(__yorder){
kernel = [-1, -4, -6, -4, -1,
-2, -8,-12, -8, -2,
, 0, 0, 0, 0,
, 8, 12, 8, 2,
, 4, 6, 4, 1
];
}
break;
default:
error(arguments.callee, UNSPPORT_SIZE/* {line} */);

}

GRAY216IC1Filter(__src, size, height, width, kernel, dstData, __borderType);

}else{
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */);
}
return dst;
};

那边只提供了基础大小为3和5的Sobel算子,主要原因是7或以上的基本总括就一点也不慢了。
输出一个单通道的13个人有暗记整数矩阵。

复制代码 代码如下:

function GRAY216IC1Filter(__src, size, height, width, kernel, dstData, __borderType){
var start = size >> 1;

var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, start, start, 0, 0, __borderType);

var mData = withBorderMat.data,
mWidth = withBorderMat.col;

var i, j, y, x, c;
var newValue, nowX, offsetY, offsetI;

for(i = height; i--;){
offsetI = i * width;
for(j = width; j--;){
newValue = 0;
for(y = size; y--;){
offsetY = (y + i) * mWidth;
for(x = size; x--;){
nowX = x + j;
newValue += (mData[offsetY + nowX] * kernel[y * size + x]);
}
}
dstData[j + offsetI] = newValue;
}
}
}

然后把基本和矩阵交给这么些滤波器管理,就OK了。

把那几个滤波器独立出来的因由是,能够给别的类似的计量边缘函数使用,举例Laplacian和Scharr算子。

转为无符号8位整数

是因为Sobel算子算出来的是十六个人有标记整数,不能显示成图片,所以大家必要三个函数来将其转为无符号8位整数矩阵。

convertScaleAbs函数是将各类成分取相对值,然后嵌入Int8Array数组里面,由于在赋值时候大于255的数会自动转成255,而小于0的数会自动转成0,所以无需我们做贰个函数来担任这一办事。

复制代码 代码如下:

function convertScaleAbs(__src, __dst){
__src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
var height = __src.row,
width = __src.col,
channel = __src.channel,
sData = __src.data;

if(!__dst){
if(channel === 1)
dst = new Mat(height, width, CV_GRAY);
else if(channel === 4)
dst = new Mat(height, width, CV_RGBA);
else
dst = new Mat(height, width, CV_8I, channel);
}else{
dst = __dst;
}

var dData = dst.data;

var i, j, c;

for(i = height; i--;){
for(j = width * channel; j--;){
dData[i * width * channel + j] = Math.abs(sData[i * width * channel + j]);
}
}

return dst;
}

按百分比合併值

咱俩还须求一个函数将x方向梯度总结值和y方向梯度总括值叠合起来。

复制代码 代码如下:

var addWeighted = function(__src1, __alpha, __src2, __beta, __gamma, __dst){
(__src1 && __src2) || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
var height = __src1.row,
width = __src1.col,
alpha = __alpha || 0,
beta = __beta || 0,
channel = __src1.channel,
gamma = __gamma || 0;
if(height !== __src2.row || width !== __src2.col || channel !== __src2.channel){
error(arguments.callee, "Src2 must be the same size and channel number as src1!"/* {line} */);
return null;
}

if(!__dst){
if(__src1.type.match(/CV_d+/))
dst = new Mat(height, width, __src1.depth(), channel);
else
dst = new Mat(height, width, __src1.depth());
}else{
dst = __dst;
}

var dData = dst.data,
s1Data = __src1.data,
s2Data = __src2.data;

var i;

for(i = height * width * channel; i--;)
dData[i] = __alpha * s1Data[i] + __beta * s2Data[i] + gamma;

return dst;
};

以此函数很轻松,实际上只是对三个矩阵的对应成分按一定比例相加而已。 效果图

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