Comment utiliser Python pour effectuer un calcul de dégradé sur des images

Comment utiliser Python pour calculer le dégradé d'une image

Le dégradé est l'un des moyens techniques couramment utilisés dans le traitement d'image. En calculant la valeur du dégradé de chaque pixel de l'image, il peut nous aider à comprendre les informations de bord. de l’image et effectuer d’autres traitements ultérieurs. Cet article expliquera comment utiliser Python pour effectuer un calcul de dégradé sur des images et joindra des exemples de code.

1. Principe du calcul du dégradé

Le calcul du dégradé est basé sur le changement de luminosité de l'image pour mesurer les informations de bord de l'image. Dans les images numériques, les valeurs des pixels sont représentées par des niveaux de gris de 0 à 255. Pour chaque pixel, nous pouvons obtenir la valeur du dégradé de ce point en calculant le changement de niveau de gris des pixels environnants.

Les opérateurs de dégradé courants incluent Sobel, Prewitt, Laplacian, etc. Parmi eux, l'opérateur Sobel est l'opérateur le plus couramment utilisé, qui se divise en deux directions : horizontale et verticale. En effectuant l'opération Sobel sur l'image, nous pouvons obtenir les valeurs de dégradé de l'image dans les directions horizontale et verticale.

2. Étapes de calcul du dégradé

Pour chaque pixel, nous devons calculer sa valeur de dégradé dans les directions horizontale et verticale. Les étapes de calcul spécifiques sont les suivantes :

1. Convertissez l'image couleur en une image en niveaux de gris pour faciliter le calcul.
2. Effectuez un filtrage gaussien sur les images en niveaux de gris pour supprimer le bruit dans l'image.
3. Calculez les valeurs de dégradé de l'image respectivement dans les directions horizontale et verticale.
4. Combinez les valeurs de dégradé dans les directions horizontale et verticale pour obtenir l'amplitude du dégradé de l'image.

3. Utilisez Python pour le calcul du dégradé

Ce qui suit est un exemple de code d'utilisation de Python pour le calcul du dégradé :

import cv2
import numpy as np

def gradient(image):
    # 将彩色图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 对灰度图像进行高斯滤波
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
    
    # 计算水平和垂直方向上的梯度值
    sobelx = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    sobely = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    
    # 合并水平和垂直方向上的梯度值
    gradient = np.sqrt(sobelx**2 + sobely**2)
    
    # 对梯度幅值进行归一化处理
    gradient = cv2.normalize(gradient, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)
    
    return gradient

# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 调用梯度计算函数
result = gradient(image)

# 显示计算结果
cv2.imshow('Gradient Image', result)
cv2.waitKey(0)

Ce code utilise la bibliothèque OpenCV, vous devez donc d'abord installer la bibliothèque correspondante. Indiquez la taille de l'opérateur Sobel en appelant cv2.Sobel()函数可以实现对图像的梯度计算，参数中的ksize, qui est généralement 3. Enfin, nous normalisons l'image du dégradé calculé et l'affichons.

Conclusion

Cet article explique comment utiliser Python pour effectuer un calcul de dégradé sur des images et donne des exemples de code pertinents. Le calcul du dégradé est une méthode technique couramment utilisée dans le traitement d'image. La maîtrise de cette compétence permet de mieux comprendre les informations de bord de l'image et de jeter les bases des travaux de traitement d'image ultérieurs. J'espère que cet article vous sera utile !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!