filter2D (OpenCV)를 사용하여 Sobel 연산자를 수행 할 때 Squaring에서 많은 노이즈가 발생합니다

Question

sobel 연산자를 수동으로 구현하려고합니다.

어떤 이유에서인지 연산자의 수평 및 수직 구성 요소는 좋은 결과를 얻었지만 결합 된 이미지에는 많은 잡음이 있습니다.

나는 (imgv ** 2) ** 0.5와 같은 일을 할 때도 이상하게도 대략 같은 이미지를 되 찾아야한다고해도 큰 소리가 난다.

여기에 무슨 일이 일어나는 지 아는 사람이 있습니까? 이미지를 다른 방식으로 결합해야합니까?

여기 파이썬에 내 코드입니다 :

import cv2 
import numpy as np 

sobelX = np.array([[1,0,-1],[2,0,-2],[1,0,-1]]) 
sobelY = sobelX.T 

imgoriginal = cv2.imread("building.bmp") 

imgv = cv2.filter2D(imgoriginal, -1, sobelY) 
imgh = cv2.filter2D(imgoriginal, -1, sobelX) 
imgboth = (imgv**2 + img**2)**0.5 

이것은 출력 :

Answer 1

업데이트하십시오 더 나은 방법.

#!/usr/bin/python3 
# 2017.12.22 21:48:22 CST 

import cv2 
import numpy as np 

## parameters 
sobelX = np.array([[1,0,-1],[2,0,-2],[1,0,-1]]) 
sobelY = sobelX.T 
ddepth = cv2.CV_16S 

## calc gx and gy 
#img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
img = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0) 
gx = cv2.filter2D(img, ddepth, sobelX) 
gy = cv2.filter2D(img, ddepth, sobelY) 

## calc gridxy 
gxabs = cv2.convertScaleAbs(gx) 
gyabs = cv2.convertScaleAbs(gy) 
grad = cv2.addWeighted(gxabs, 0.5, gyabs, 0.5, 0) 

cv2.imwrite("result.png", grad) 

---

원래 답 :

NumPy와의 OpenCV의 이미지에 수학 연산을 수행 할 때 그래, 나를 고민하고있다. 이미지 데이터 형식은 기본적으로 np.uint8입니다. 따라서, 오버플로/언더 플로우 수학 연산을 수행 할 때 퍼시션을 변경하지 않는 경우.

이 시도 :

import cv2 
import numpy as np 

sobelX = np.array([[1,0,-1],[2,0,-2],[1,0,-1]]) 
sobelY = sobelX.T 

img = cv2.imread("cat.png") 

## Change the color space 
#img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

imgv = cv2.filter2D(img, -1, sobelY) 
imgh = cv2.filter2D(img, -1, sobelX) 

## Change the percision first, then do math operation 
imghv = (np.float32(imgv)**2 + np.float32(img)**2)**0.5 
#imghv = (np.float32(imgv)**2 + np.float32(img)**2)**0.5 

## Normalize and change the percision 
## Use cv2.convertScaleAbs() to convert value into the right range [0, 255] 
imghv = imghv/imghv.max()*255 
imghv = cv2.convertScaleAbs(imghv) 

## Display 
res = np.hstack((imgh, imgv, imghv)) 
cv2.imshow("Sobel", res) 
cv2.waitKey() 
cv2.destroyAllWindows()