说明
1、Roberts算子又称罗伯茨算子,是最简单的算子,是利用局部差分算子寻找边缘的算子。
用相邻两象素在对角线方向的差异来检测相似梯度幅值的边缘。垂直边缘的检测效果优于斜边缘,定位精度高,噪音敏感。
2、通过OpenCV中的filter2D()函数实现。
该函数的主要功能是通过卷积核实图像的卷积运算:
deffilter2D(src,ddepth,kernel,dst=None,anchor=None,delta=None,borderType=None)
实例
importcv2ascv importmatplotlib.pyplotasplt #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] foriinrange(2): plt.subplot(1,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show()
以上就是python中Roberts算子的介绍,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:Python基础教程
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