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1、Roberts算子又稱(chēng)羅伯茨算子，是最簡(jiǎn)單的算子，是利用局部差分算子尋找邊緣的算子。
用相鄰兩象素在對(duì)角線方向的差異來(lái)檢測(cè)相似梯度幅值的邊緣。垂直邊緣的檢測(cè)效果優(yōu)于斜邊緣，定位精度高，噪音敏感。
2、通過(guò)OpenCV中的filter2D()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。
該函數(shù)的主要功能是通過(guò)卷積核實(shí)圖像的卷積運(yùn)算：
def filter2D(src, ddepth, kernel, dst=None, anchor=None, delta=None, borderType=None)
實(shí)例
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取圖像
img = cv.imread('data.jpg', cv.COLOR_BGR2GRAY)
rgb_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
# 灰度化處理圖像
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)
# 轉(zhuǎn) uint8 ,圖像融合
absX = cv.convertScaleAbs(x)
absY = cv.convertScaleAbs(y)
Roberts = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)
# 顯示圖形
titles = ['原始圖像', '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()以上就是python中Roberts算子的介紹，希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。
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