使用OpenCV的Sobel滤波器逼近真实的高度图梯度幅度

Question

我有一张图像（cv::Mat，键入CV_32F）代表网格采样高度函数。网格每像素具有不变的栅格(dx,dy)。

我想估计其梯度大小。使用OpenCV的Sobel滤波器，我可以近似得出这样的导数：

dfdx=zz.Sobel(zz,cv2.CV_32F,1,0,ksize=3,scale=?)
dfdy=zz.Sobel(zz,cv2.CV_32F,0,1,ksize=3,scale=?)
gradMag=np.sqrt(dfdx**2+dfdy**2)

scale 参数几乎没有记载，但是从源头上看，它用于乘法导数核，即(-1,0,1)用于有限差分。使用3x3 Sobel内核，我假设比例应为1/2 * dx或1/2 * dy（有限差分scehme）以获得真实比例的导数，但事实并非如此：我正在测试在具有不同栅格但未获得一致结果的半球合成图像上。

应该如何使用 scale 合并栅格尺寸，从而获得真实的导数估计？

Answer 1

小数位数必须等于0.25，从这里开始：OpenCV's Sobel filter - why does it look so bad, especially compared to Gimp?

  

内核的归一化除数可以通过以下公式计算：

enter code here f = max（abs（sumNegative），abs（sumPositive））

  

其中sumNegative是内核中的负值之和，sumPositive是内核中的正值之和。