说明
1、Prewitt算子是一阶微分算子的边缘检测,利用像素点上下、左右邻点的灰度差,在边缘达到极值检测边缘。
去除部分伪边缘,对噪声有平滑作用。
2、Prewitt算子用33个模板计算该区域的像素值。
Robert算子有22个模板,因此Prewitt算子的边缘检测结果在水平和垂直方向上比Robert算子更明显。Prewitt算子适用于识别噪音大、灰度渐变的图像。
实例
importcv2ascv importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt #读取图像 img=cv.imread('data.jpg',cv.COLOR_BGR2GRAY) rgb_img=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB) #灰度化图像处理 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) #转uint8,图像融合 absX=cv.convertScaleAbs(x) absY=cv.convertScaleAbs(y) Prewitt=cv.addWeighted(absX,0.5,absY,0.5,0) #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示图形 titles=['原始图像','Prewitt算子'] images=[rgb_img,Prewitt] foriinrange(2): plt.subplot(1,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show()
以上是Prewitt算子在python中的理解,希望对大家有所帮助。更多Python学习指导:python基础教程
本文教程操作环境:windows7系统Python 3.9.1,DELL G3电脑。