Производная Собеля в OpenCV
Мне было поручено создать собственный метод Собеля, и я не использовал cv :: Sobel, найденный в OpenCV.
Я пытался реализовать тот, который я нашел в Методы программирования
Однако, когда я запускаю программу, cv :: Mat выдает ошибку. У кого-нибудь есть идеи, почему?
Метод Собеля:
int sobelCorrelation(Mat InputArray, int x, int y, String xory)
{
if (xory == "x") {
return InputArray.at<uchar>(y - 1, x - 1) +
2 * InputArray.at<uchar>(y, x - 1) +
InputArray.at<uchar>(y + 1, x - 1) -
InputArray.at<uchar>(y - 1, x + 1) -
2 * InputArray.at<uchar>(y, x + 1) -
InputArray.at<uchar>(y + 1, x + 1);
}
else if (xory == "y")
{
return InputArray.at<uchar>(y - 1, x - 1) +
2 * InputArray.at<uchar>(y - 1, x) +
InputArray.at<uchar>(y - 1, x + 1) -
InputArray.at<uchar>(y + 1, x - 1) -
2 * InputArray.at<uchar>(y + 1, x) -
InputArray.at<uchar>(y + 1, x + 1);
}
else
{
return 0;
}
}
Вызов и обработка в другой функции:
void imageOutput(Mat image, String path) {
image = imread(path, 0);
Mat dst;
dst = image.clone();
int sum, gx, gy;
if (image.data && !image.empty()){
for (int y = 0; y < image.rows; y++)
for (int x = 0; x < image.cols; x++)
dst.at<uchar>(y, x) = 0.0;
for (int y = 1; y < image.rows - 1; ++y) {
for (int x = 1; x < image.cols - 1; ++x){
gx = sobelCorrelation(image, x, y, "x");
gy = sobelCorrelation(image, x, y, "y");
sum = absVal(gx) + absVal(gy);
if (sum > 255)
sum = 255;
else if (sum < 0)
sum = 0;
dst.at<uchar>(x, y) = sum;
}
}
namedWindow("Original");
imshow("Original", image);
namedWindow("Diagonal Edges");
imshow("Diagonal Edges", dst);
}
waitKey(0);
}
Главный:
int main(int argc, char* argv[]) {
Mat image;
imageOutput(image, "C:/Dropbox/2-falling-toast-ted-kinsman.jpg");
return 0;
}
Метод absVal:
int absVal(int v)
{
return v*((v < 0)*(-1) + (v > 0));
}
При запуске выдает эту ошибку:
«Необработанное исключение в 0x00007FFC9365A1C8 в Miniproject01.exe: исключение Microsoft C ++: cv :: Исключение в расположении памяти 0x000000A780A4F110.» И указывает здесь:
template<typename _Tp> inline
_Tp& Mat::at(int i0, int i1)
{
CV_DbgAssert( dims <= 2 && data && (unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0] &&
(unsigned)(i1 * DataType<_Tp>::channels) < (unsigned)(size.p[1] * channels()) &&
CV_ELEM_SIZE1(DataType<_Tp>::depth) == elemSize1());
return ((_Tp*)(data + step.p[0] * i0))[i1];
}
Если у кого-то есть какие-либо советы или идеи о том, что я делаю неправильно, это будет с благодарностью!
Решение
Этот фрагмент кода демонстрирует, как вычислить производные Sobel 3×3, сворачивающие изображение с ядрами Sobel. Вы можете легко расширить ядро до разных размеров, указав радиус ядра в качестве my_sobelи создание соответствующего ядра.
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;void my_sobel(const Mat1b& src, Mat1s& dst, int direction)
{
Mat1s kernel;
int radius = 0;
// Create the kernel
if (direction == 0)
{
// Sobel 3x3 X kernel
kernel = (Mat1s(3,3) << -1, 0, +1, -2, 0, +2, -1, 0, +1);
radius = 1;
}
else
{
// Sobel 3x3 Y kernel
kernel = (Mat1s(3, 3) << -1, -2, -1, 0, 0, 0, +1, +2, +1);
radius = 1;
}
// Handle border issues
Mat1b _src;
copyMakeBorder(src, _src, radius, radius, radius, radius, BORDER_REFLECT101);
// Create output matrix
dst.create(src.rows, src.cols);
// Convolution loop
// Iterate on image
for (int r = radius; r < _src.rows - radius; ++r)
{
for (int c = radius; c < _src.cols - radius; ++c)
{
short s = 0;
// Iterate on kernel
for (int i = -radius; i <= radius; ++i)
{
for (int j = -radius; j <= radius; ++j)
{
s += _src(r + i, c + j) * kernel(i + radius, j + radius);
}
}
dst(r - radius, c - radius) = s;
}
}
}
int main(void)
{
Mat1b img = imread("path_to_image", IMREAD_GRAYSCALE);
// Compute custom Sobel 3x3 derivatives
Mat1s sx, sy;
my_sobel(img, sx, 0);
my_sobel(img, sy, 1);
// Edges L1 norm
Mat1b edges_L1;
absdiff(sx, sy, edges_L1);// Check results against OpenCV
Mat1s cvsx,cvsy;
Sobel(img, cvsx, CV_16S, 1, 0);
Sobel(img, cvsy, CV_16S, 0, 1);
Mat1b cvedges_L1;
absdiff(cvsx, cvsy, cvedges_L1);
Mat diff_L1;
absdiff(edges_L1, cvedges_L1, diff_L1);
cout << "Number of different pixels: " << countNonZero(diff_L1) << endl;
return 0;
}
Другие решения
Если бы я был тобой, я бы почти всегда избегал использования циклов for (если это возможно). Ненужные циклы, как правило, замедляют выполнение. Вместо этого используйте повторно везде, где это возможно. Например, приведенный ниже код использует filter2D, чтобы получить 2d результат корреляции:
Mat kern = (Mat_<float>(3,3)<<-1,0,1,-2,0,2,-1,0,1);
Mat dest;
cv::filter2D(src,dest,src.type(),kern);
Если вы хотите получить результаты свертки, вам нужно перевернуть ядро ’kern’ перед фильтрацией.
cv::flip(kern,kern, -1);
Если вы хотите повысить производительность, вы можете использовать разделимые фильтры ‘sepFilter2D’.
спасибо за пост,
Я смог сгенерировать карту градиента, используя вышеуказанное ядро, и используя код openCV filter2D, получая из
Использование собственного ядра в opencv 2DFilter — вызывает сбой … свертка как?
свернуть изображение с ядром. код, который я использовал
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
//Loading the source image
Mat src;
//src = imread("1.png");
src = cv::imread("E:\\Gray_Image.bmp", 0);
//Output image of the same size and the same number of channels as src.
Mat dst1,dst2,grad;
//Mat dst = src.clone(); //didn't help...
//desired depth of the destination image
//negative so dst will be the same as src.depth()
int ddepth = -1;
//the convolution kernel, a single-channel floating point matrix://Mat kernel = imread("kernel.png");
Mat kernel_x = (Mat_<float>(3, 3) << -1, 0, 1, -2, 0, 2, -1, 0, 1);
Mat kernel_y = (Mat_<float>(3, 3) << -1, -2, -1, 0, 0, 0, 1, 2, 1);
kernel_x.convertTo(kernel_x, CV_32F); kernel_y.convertTo(kernel_y, CV_32F); //<<not working
//normalize(kernel, kernel, 1.0, 0.0, 4, -1, noArray()); //doesn't help
//cout << kernel.size() << endl; // ... gives 11, 11
//however, the example from tutorial that does work:
//kernel = Mat::ones( 11, 11, CV_32F )/ (float)(11*11);
//default value (-1,-1) here means that the anchor is at the kernel center.
Point anchor = Point(-1, -1);
//value added to the filtered pixels before storing them in dst.
double delta = 0;
//alright, let's do this...
filter2D(src, dst1, ddepth, kernel_x, anchor, delta, BORDER_DEFAULT);
filter2D(src, dst2, ddepth, kernel_y, anchor, delta, BORDER_DEFAULT);
imshow("Source", src); //<< unhandled exception here
//imshow("Kernel1", kernel_x); imshow("Kernel2", kernel_y);
imshow("Destination1", dst1);
imshow("Destination2", dst2);
addWeighted(dst1, 0.5, dst2, 0.5, 0, grad);
imshow("Destination3", grad);
waitKey(1000000);
return 0;
}