prewitt算子,利用prewitt算子计算梯度

　　说明

　　1.Prewitt算子是一种用于边缘检测的一阶微分算子，利用一个像素的上、下、左、右邻居的灰度差在边缘处达到极值来检测边缘。

　　去除了一些伪边缘，可以平滑噪声。

　　2.Prewitt算子使用33个模板来计算该区域的像素值。

　　而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都比Robert算子更明显。Prewitt算子适用于识别噪声大、渐变的图像。

　　实例

　　importcv2ascv

　　importnumpyasnp

　　importmatplotlib.pyplotasplt

　　#阅读图像

　　img=cv.imread(data.jpg ，cv。COLOR_BGR2GRAY)

　　rgb_img=cv.cvtColor(img，cv。COLOR_BGR2RGB)

　　#对图像进行灰度处理

　　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(灰度图像，cv。CV_16S，kernelx)

　　y=cv.filter2D(灰度图像，cv。CV_16S，kernely)

　　#转向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 . RC params[ font . sans-serif ]=[ sim hei ]

　　#显示图形

　　Titles=[原始图像， Prewitt运算符]

　　images=[rgb_img，Prewitt]

　　(2):

　　plt.subplot(1，2，i 1)，plt.imshow(images[i]， gray )

　　plt.title(标题[i])

　　plt.xticks([])，plt.yticks([])

　　Plt.show()以上是对python中Prewitt运算符的理解。希望对你有帮助。更多python学习方向：Python基础课程

　　本教程运行环境：windows7系统，Python 3.9.1，DELL G3电脑。

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