xで1回、y方向に1回、第1ソーベルの導関数を計算し、これらの2つを結合してください（チャンネルごとに）

Question

私は今この問題を理解するために何か助けが必要です。 私は、異なるものだけが同じである3つの画像を持っています、彼らは青、緑、赤を表しています。私はそれらを組み合わせて、色付きのイメージを取り戻す必要があります。 私はopencvとC++を使用していますが、今私はこの問題を把握できません。

が必要です。エッジ検出には、が必要です。

----更新---- は、私はこの結果bad example

を得る。しかし、それはこのようにする必要があり、いくつかの新しいコード

Sobel(img_r, x, CV_16S, 1, 0); 
    Sobel(img_r, y, CV_16S, 0, 1); 
    //Compute the L1 norm 
    sobel_L1_norm = abs(x)+abs(y); 
    //Find Sobel max value 
    minMaxLoc(sobel_L1_norm, &min, &max); 
    sobel_L1_norm.convertTo(sobel_image, CV_32F, 255.0/(max - min), -min * 255.0/(max - min)); 
    threshold(sobel_image, edgeThreshold, min, 255, THRESH_BINARY); 
    edgeThreshold.copyTo(img_r_edge); 

を書きました。 correct one

---- FULL CODE -----

Mat img_r = imread(input_path + "/01.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 
Mat img_g = imread(input_path + "/02.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 
Mat img_b = imread(input_path + "/03.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 
// Edge Images 
Mat img_r_edge = Mat::zeros(img_r.size(), CV_8UC1); 
Mat img_g_edge = Mat::zeros(img_g.size(), CV_8UC1); 
Mat img_b_edge = Mat::zeros(img_b.size(), CV_8UC1); 

std::cout << "Step 1 - calculating edge images... "; 
    // TODO: 1) Calculate the 1st Sobel derivative once in x and once in y direction and combine these two 
    //   (for every channel). 
    Mat x; 
    Mat y; 
    Mat abs_x; 
    Mat abs_y; 
    Mat sobel_L1_norm; 
    Mat sobel_image; 
    Mat edgeThreshold; 
    double min, max; //Finding min and max Sobel valuye; 


    //--------------------------------------------------- 

    Sobel(img_r, x, CV_16S, 1, 0); 
    Sobel(img_r, y, CV_16S, 0, 1); 
    //Compute the L1 norm 
    sobel_L1_norm = abs(x)+abs(y); 
    //Find Sobel max value 
    minMaxLoc(sobel_L1_norm, &min, &max); 
    sobel_L1_norm.convertTo(sobel_image, CV_32F, 255.0/(max - min), -min * 255.0/(max - min)); 
    threshold(sobel_image, edgeThreshold, min, 255, THRESH_BINARY); 
    edgeThreshold.copyTo(img_r_edge); 

    //---------------------------------------------------- 


    //  2) Normalize every gradient image and convert the results to CV_8UC1. 
    //  3) Threshold the retrieved (normalized) gradient images using the parameter "edgeThreshold". 
    //  4) Save the results in the cv::Mats below. 

    imwrite(out_r_edge_filename, sobel); 
    imwrite(out_g_edge_filename, img_g_edge); 
    imwrite(out_b_edge_filename, img_b_edge); 

Answer 1

あなたは、閾値minであなたのsobel_imageを閾値されています。

minは、画像の最小値であるため、（ほとんど）常に0になります。グラデーションのないピクセルの値は、に0となることに注意してください。

解決策は、しきい値に意味のある値を選択することです。値を正規化して[0, 255]の範囲にするので、その範囲の値を選択できます（0より大きい値）。

[0,1]の値で正規化する場合は、この間隔で値を選択します。

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あなたは最大の発見と再スケーリングの代わりにnormalize(..., NORM_MINMAX)を使用することができます。

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また、それはまたimg_r_edgeになりますのでedgeThresholdは、thresholdの呼び出し後タイプCV_32Fの行列になることに注意してください。画像をimwriteと正確に保存するには、範囲またはCV_8Uの画像をCV_32Fの範囲[0,255]の範囲で使用してください。したがっての範囲でimg_r_edgeを再スケーリングするか、CV_8Uに変換する必要があります。

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ここでは多くのOpenCVタイプを混在させています。正確にタイプを知るには、通常Mat_<Tp>を使用する方が簡単です。

CV_32Fイメージでは、[0,1]の範囲でいつでも作業できます。

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提案の修正で、正しい出力を生成しますコード：

#include <opencv2/opencv.hpp> 
#include <vector> 
using namespace cv; 
using namespace std; 


int main() 
{ 
    Mat3b img = imread(path_to_color_image"); 

    vector<Mat1b> planes; 
    split(img, planes); 

    Mat1b img_r = planes[2].clone(); 
    Mat1b img_g = planes[1].clone(); 
    Mat1b img_b = planes[0].clone(); 

    // Edge Images 
    Mat1b img_r_edge; 
    Mat1b img_g_edge; 
    Mat1b img_b_edge; 

    // TODO: 1) Calculate the 1st Sobel derivative once in x and once in y direction and combine these two 
    //   (for every channel). 
    Mat1f dx, dy; 
    Mat1f sobel_L1_norm; 
    Mat1f sobel_image; 
    Mat1f edgeThreshold; 
    double min, max; //Finding min and max Sobel valuye; 


    //--------------------------------------------------- 

    Sobel(img_r, dx, CV_32F, 1, 0); 
    Sobel(img_r, dy, CV_32F, 0, 1); 

    //Compute the L1 norm 
    sobel_L1_norm = abs(dx) + abs(dy); // Type 

    // Normalize 
    normalize(sobel_L1_norm, sobel_image, 0, 1, NORM_MINMAX); 

    // Use a value different from 'min', which will (almost always) be 0. 
    double thresh = 0.5; 
    threshold(sobel_image, edgeThreshold, thresh, 255, THRESH_BINARY); 

    edgeThreshold.convertTo(img_r_edge, CV_8U); 
    imwrite("img_r_edge.png", img_r_edge); 


    return 0; 
}