下面我将为你详细讲解OpenCV-Python实现图像梯度与Sobel滤波器的完整攻略。

什么是图像梯度？

图像梯度是图像中灰度变化的快速变化率，也就是说，图像中某一个位置的梯度值越大，说明这个位置的像素值发生了快速的变化。

什么是Sobel滤波器？

Sobel滤波器是一种常用的图像边缘检测算法。在OpenCV中，Sobel()函数可以用来创建Sobel滤波器。

OpenCV-Python实现图像梯度与Sobel滤波器的步骤

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

2. 读取图像

img = cv2.imread('image.png',0)

3. 梯度计算

使用cv2.Sobel()函数进行计算：

sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5)

上述代码中，cv2.Sobel()函数的第一个参数是需要处理的输入图像，第二个参数是输出数据的深度，第三个参数和第四个参数是分别表示dx和dy的值，即x方向和y方向的导数，最后一个参数是卷积核的大小。

4. 显示结果

plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(sobelx,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel X'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(sobely,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel Y'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,2,4),plt.imshow(sobelx+sobely,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel XY'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

上述代码中，使用了Matplotlib库来将图像显示出来。其中，subplot()函数用于绘制多个子图。第一个参数表示子图的行数，第二个参数表示子图的列数，第三个参数表示子图的编号。cmap参数设置颜色图谱。

示例一：Sobel滤波器的实现

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('image.png',0)

sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5)

plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(sobelx,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel X'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(sobely,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel Y'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,2,4),plt.imshow(sobelx+sobely,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel XY'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

示例二：梯度计算的实现

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('image.png',0)

sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5)

gradient_magnitude = np.sqrt(np.square(sobelx) + np.square(sobely))

plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(gradient_magnitude,cmap = 'gray')
plt.title('Gradient Magnitude'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

在上述代码中，我们先计算出x方向和y方向的梯度值，然后计算出梯度的大小，最后将原始图像和梯度大小的图像进行显示。

这就是OpenCV-Python实现图像梯度与Sobel滤波器的完整攻略了。