Python 如何使用OpenCV在一幅RGB图像中编码灰度、SobelX和SobelY？

我有一个RGB图像。我想将其保存为一个新图像，其中，将保存在一个新图像的R、G和B通道中。如何在OpenCV中做这样的事情

换句话说，假设我们有RBG

图像

，我们想要创建一个新的RGB（或BGR不重要）图像，该图像将包含在其通道中的灰度值（在B中）、sobelX（在R中）和sobelY（在G中）。主要问题是我们需要以某种方式将Sobel量化\标准化为0-256个值。。。怎么做这样的事

多亏了@rabbi79，结果是：

%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)

---

将图像加载为灰度图像（

IMREAD\u GRAYSCALE

）：

gray=cv2.imread（图像名称，cv2.imread\u灰度）

分别创建sobel-X和sobel-Y

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

创建具有源图像大小的空numpy数组，并将灰度、sobel-X和sobel-Y指定给目标图像的通道：

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

或图像：

dest=cv2.merge（（灰色、sobelx、sobely））

分别使用：

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

---

总而言之：

gray=cv2.imread（图像名称，cv2.imread\u灰度）
sobelx=cv2.convertScaleAbs（（cv2.Sobel（灰色，cv2.CV_64F，1,0）））
sobely=cv2.convertScaleAbs（（cv2.Sobel（灰色，cv2.CV_64F，0，1）））
dest=np.dstack（[gray，sobelx，sobely]）.astype（np.uint8）

您是否知道如何形成这三个结果，并且只想知道如何组合这三个结果？在制作索贝尔图像时，您计划使用哪个频道？我可以问你为什么要这样做，以及你打算对结果做什么吗？你可以使用@MarkSetchell，我想它看起来会很奇怪！也许这只是为了保存图像，但即使这是一个错误，并没有达到OP的目的，这将是有趣的，甚至可能是有洞察力的。@Bicker我喜欢你的积极方法，因为你没有给予足够的关注。现在修好了。