如何使用 OpenCV 在一張 RGB 圖像中編碼灰度、SobelX 和 SobelY？

Question

我有一個 RGB 圖像。 我想將其保存為新圖像，其中Grayscale 、 SobelX 和 SobelY將保存在新圖像的 R、G 和 B 通道中。 如何在 OpenCV 中做這樣的事情？

換句話說，假設我們有 RBG image ，我們想要創建一個新的 RGB（或 BGR 無關緊要）圖像，該圖像將在其通道中包含灰度值（在 B 中）、sobelX（在 R 中）sobelY（在 G 中）。 主要問題是我們需要以某種方式將 Sobel 量化\標准化為 0-256 值......如何做這樣的事情？

感謝@Rabbid79 最終得到：

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2
import numpy as np
!wget "https://helpx.adobe.com/content/dam/help/en/stock/how-to/visual-reverse-image-search/jcr_content/main-pars/image/visual-reverse-image-search-v2_intro.jpg" -O dt.jpg

src = cv2.imread('./dt.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
def show(im):
  plt.imshow(im)
  plt.show()

show(src)
sobelx = cv2.Sobel(src, cv2.CV_64F, 1, 0)
sobely = cv2.Sobel(src, cv2.CV_64F, 0, 1)

abs_grad_x = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
abs_grad_y = cv2.convertScaleAbs(sobely)
grad = cv2.addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0)
show(grad)
b = cv2.GaussianBlur(src,(3,3),0)
laplacian = cv2.Laplacian(b,cv2.CV_64F)
l_dst = cv2.convertScaleAbs( laplacian  );
show(l_dst)
dest = np.dstack([src, l_dst, grad]).astype(np.uint8)
show(dest)

Answer 1

將圖像加載為灰度圖像（ IMREAD_GRAYSCALE ）：

gray = cv2.imread(image_name, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

分別創建一個 sobel-X 和 sobel-Y

sobelx = cv2.convertScaleAbs((cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0)))
sobely = cv2.convertScaleAbs((cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1)))

使用源圖像的大小創建一個空的numpy數組，並將灰度、sobel-X 和 sobel-Y 分配給目標圖像的通道：

dest = np.empty((gray.shape[0], gray.shape[1], 3), np.uint8)
dest[:,:,0] = gray
dest[:,:,1] = sobelx
dest[:,:,2] = sobely

或merge圖像：

dest = cv2.merge((gray, sobelx, sobely))

分別使用numpy.dstack ：

dest = np.dstack([gray, sobelx, sobely]).astype(np.uint8)

---

全部一起：

gray   = cv2.imread(image_name, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
sobelx = cv2.convertScaleAbs((cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0)))
sobely = cv2.convertScaleAbs((cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1)))
dest   = np.dstack([gray, sobelx, sobely]).astype(np.uint8)