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說明
1、Prewitt算子是一階微分算子的邊緣檢測,利用像素點上下、左右鄰點的灰度差,在邊緣達到極值檢測邊緣,去除部分偽邊緣,對噪聲有平滑作用。
2、Prewitt算子使用33個模板來計算該區域的像素值,而Robert算子的模板是22個,所以Prewitt算子的邊緣檢測結果在水平和垂直方向上比Robert算子更明顯。Prewitt算子適用于識別噪音大、灰度漸變的圖像。
實例
import cv2 as cv import numpy as np 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) # Prewitt 算子 kernelx = np.array([[1,1,1],[0,0,0],[-1,-1,-1]],dtype=int) kernely = np.array([[-1,0,1],[-1,0,1],[-1,0,1]],dtype=int) x = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernelx) y = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernely) # 轉 uint8 ,圖像融合 absX = cv.convertScaleAbs(x) absY = cv.convertScaleAbs(y) Prewitt = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0) # 用來正常顯示中文標簽 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 顯示圖形 titles = ['原始圖像', 'Prewitt 算子'] images = [rgb_img, Prewitt] 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()
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