Question

我在Python中搜索imgradient MATLAB等价物。我知道cv2.Sobel()和cv2.Laplacian()，但它不起作用，因为imgradient适用于MATLAB。如果我能获得imgradient.m函数的源代码，这也将是一个很好的帮助。

另外，我知道也可以使用cv2.Scharr()但是我不确定在参数中应该放什么值来获得与MATLAB中的imgradient相等的结果？

Answer 1

由于版权问题，我们不允许发布您必须在MATLAB中获得许可的任何工具箱中的任何代码。相反，我能做的是提供执行等效操作的代码。 imgradient只返回边缘地图的大小和角度。您需要做的就是分别在cv2.Sobel和x方向应用y，然后自己计算幅度和角度。您可以使用标准公式执行此操作：

magnitude = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
angle = atan2(Gy, Gx);

Gx和Gy分别是x和y方向的导数，或每个方向的cv2.Sobel输出。请注意atan2将以弧度为单位给出角度。 MATLAB以度为单位报告角度，因此您必须另外乘以180 / pi。

假设您的图片存储在img中。然后，您将在此图像上运行cv2.Sobel两次，确保在每次调用时指定要查找的导数的方向。之后，您自己计算幅度和角度。因此：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('....') # Read in the image
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0) # Find x and y gradients
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1)

# Find magnitude and angle
magnitude = np.sqrt(sobelx**2.0 + sobely**2.0)
angle = np.arctan2(sobely, sobelx) * (180 / np.pi)

Python中的imgradient matlab等价物

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