這篇文章主要講解了“python中的Roberts算子是什么意思”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“python中的Roberts算子是什么意思”吧！

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說(shuō)明

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(xiàn)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()

感謝各位的閱讀，以上就是“python中的Roberts算子是什么意思”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)python中的Roberts算子是什么意思這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！