导语:
本文主要介绍了关于python中Roberts算子是什么的相关知识,希望可以帮到处于编程学习途中的小伙伴
说明
1. 罗伯茨算子,又称罗伯茨算子,是最简单的算子,它使用局部差分算子来寻找边缘。
使用对角线方向上两个相邻像素之间的差异来检测具有相似梯度幅度的边缘。垂直边缘检测效果优于斜边缘,定位精度高,对噪声敏感。
2、通过OpenCV中的filter2D()函数实现。
该函数的主要作用是通过卷积来验证图像的卷积操作:
def filter2D(src, ddepth, kernel, dst=None, anchor=None, delta=None, borderType=None)
实例
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = cv.imread('data.jpg', cv.COLOR_BGR2GRAY)
rgb_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
# 灰度化处理图像
grayImage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# Roberts 算子
kernelx = np.array([[-1, 0], [0, 1]], dtype=int)
kernely = np.array([[0, -1], [1, 0]], dtype=int)
x = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernelx)
y = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernely)
# 转 uint8 ,图像融合
absX = cv.convertScaleAbs(x)
absY = cv.convertScaleAbs(y)
Roberts = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)
# 显示图形
titles = ['原始图像', 'Roberts算子']
images = [rgb_img, Roberts]
for i in range(2):
plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。
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