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fanfuhan OpenCV 教學034 ~ opencv-034-圖像銳化 ~邊緣檢測/失焦(對焦失敗) 的前置動作 資料來源: https://fanfuhan.github.io/ https://fanfuhan.github.io/2019/04/09/opencv-034/ GITHUB:https://github.com/jash-git/fanfuhan_ML_OpenCV 知識點 圖像卷積的主要具有三功能分別是圖像的模糊/去噪，圖像梯度/邊緣發現，圖像銳化/增強，前面的兩個功能我們以前通過相關知識點的分享分享了解，學習了相關API的使用。圖像銳化的本質是圖像拉普拉斯濾波加原圖權重表示疊加的輸出： -1 -1 -1  -1  C -1  -1 -1 -1 當C值大於8時表示圖像銳化，越接近8表示銳化效果越好 當C值等於8時圖像的高通濾波 當C值最小，圖像銳化效果在衰減，中心呈現的作用在提升 C++ #include #include using namespace std; using namespace cv; /* * 图像锐化 */ int main() { Mat src = imread("../images/test.png"); if (src.empty()) { cout << "could not load image.." << endl; } imshow("input", src); Mat sharpen_op = (Mat_(3,3) << -1, -1, -1, -1, 9, -1, -1, -1, -1); // Mat sharpen_op1 = (Mat_(3,3) << 0, -1, 0, // -1, 9, -1, // 0, -1, 0); Mat dst; filter2D(src, dst, CV_32F, sharpen_op); convertScaleAbs(dst, dst); imshow("sharpen", dst); waitKey(0); return 0; } Python import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("D:/images/test.jpg") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) # sharpen_op = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]], dtype=np.float32) sharpen_op = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], dtype=np.float32) sharpen_image = cv.filter2D(src, cv.CV_32F, sharpen_op) sharpen_image = cv.convertScaleAbs(sharpen_image) cv.imshow("sharpen_image", sharpen_image) h, w = src.shape[:2] result = np.zeros([h, w*2, 3], dtype=src.dtype) result[0:h,0:w,:] = src result[0:h,w:2*w,:] = sharpen_image cv.putText(result, "original image", (10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2) cv.putText(result, "sharpen image", (w+10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2) cv.imshow("sharpen_image", result) cv.imwrite("D:/result.png", result) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()