Изображения играют решающую роль в различных областях: от компьютерного зрения до графического дизайна. Понимание и извлечение градиентов из изображений может дать ценную информацию и решить различные задачи по обработке изображений. В этой статье мы рассмотрим несколько методов расчета линейного градиента изображения. Мы подробно обсудим каждый метод и приведем примеры кода для лучшего понимания.

Методы расчета линейного градиента изображения:

1. Оператор Собеля.
   Оператор Собеля — это популярный метод обнаружения краев, который также можно использовать для расчета градиента изображения. Он применяет две отдельные свертки (одну для горизонтальных и одну для вертикальных градиентов) для оценки величины и направления градиента.

import cv2
import numpy as np
# Load the image
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Calculate the gradient using Sobel operator
gradient_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
gradient_y = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
# Calculate the magnitude of the gradient
gradient_magnitude = np.sqrt(gradient_x2 + gradient_y2)

2. Оператор Превитта.
   Подобно оператору Собеля, оператор Превитта является еще одним широко используемым методом расчета градиента. Он оценивает градиенты в горизонтальном и вертикальном направлениях для вычисления общей величины градиента.

import cv2
import numpy as np
# Load the image
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Calculate the gradient using Prewitt operator
gradient_x = cv2.filter2D(image, -1, np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]]))
gradient_y = cv2.filter2D(image, -1, np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]]))
# Calculate the magnitude of the gradient
gradient_magnitude = np.sqrt(gradient_x2 + gradient_y2)

3. Оператор Шарра.
   Оператор Шарра — это усовершенствованный вариант оператора Собеля, который обеспечивает лучшую чувствительность к диагональным краям. Для оценки величины и направления градиента используется другое ядро ​​свертки.

import cv2
import numpy as np
# Load the image
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Calculate the gradient using Scharr operator
gradient_x = cv2.Scharr(image, cv2.CV_64F, 1, 0)
gradient_y = cv2.Scharr(image, cv2.CV_64F, 0, 1)
# Calculate the magnitude of the gradient
gradient_magnitude = np.sqrt(gradient_x2 + gradient_y2)

4. Центральные различия.
   Центральные различия – это простой и интуитивно понятный метод оценки градиента изображения. Он рассчитывает градиент путем разницы интенсивностей пикселей в горизонтальном и вертикальном направлениях.

import cv2
import numpy as np
# Load the image
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Calculate the gradient using central differences
gradient_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=1)
gradient_y = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=1)
# Calculate the magnitude of the gradient
gradient_magnitude = np.sqrt(gradient_x2 + gradient_y2)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов расчета линейного градиента изображения. Каждый метод имеет свои особенности и может использоваться для разных целей. Понимая эти методы и экспериментируя с ними, вы сможете использовать возможности градиентного анализа для различных задач обработки изображений.