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OpenCV使用经验摘录
1（20211111），如何确定未知矩阵A的数据类型 方法1：A.type() 返回值为int ，大小 与类型的对应关系为 C1 C2 C3 C4CV_8U 0 8 16 24CV_8S 1 9 17 25CV_16U 2 10 18 26CV_16S 3 11 19 27CV_32S 4 12 20 28CV_32F 5 13 21 29CV_64F 6 14 22 30 其中C2021-10-09 OpenCV1图像梯度
图像梯度-Sobel算子 计算图像中梯度是多少或者把有梯度的地方找出来 先计算目标点上下左右是什么 用两个矩阵计算出上下左右差异，右减左上剪减去下由式子看出，离中心越近权重越大，越远越小 import cv2 #opencv读取格式是BGR import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np图像梯度
from imutils import * image = imread('image/bricks.png') show(image) def gradient(image): image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # cv2.CV_64F输出图像的深度(数据类型)，64位float类型，因为梯度可能是正也可能是负 laplacian = cv2.LaplaciaOpenCV学习笔记（3图像梯度和边缘检测）
1.图像梯度（就是检测边缘） Sobel算子 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的大小 sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3) cv_show(sobelx,'sobelx') 白到黑是正数，黑到白就是负数了，所有