python培训之Prewitt算子如何理解

　　python中Prewitt算子如何理解

　　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算子使用33个模板来计算该区域的像素值。

　　而Robert算子的模板是22个，所以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

　　import cv2 as cv

　　import numpy as np

　　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)

　　# 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)

　　# 用来正常显示中文标签

　　plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

　　# 显示图形

　　titles = ['原始图像', 'Prewitt 算子']

　　images = [rgb_img, Prewitt]

　　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Prewitt算子的理解，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/