这篇文章主要讲解了“python中的Roberts算子是什么意思”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“python中的Roberts算子是什么意思”吧！
说明
1、Roberts算子又称罗伯茨算子，是最简单的算子，是利用局部差分算子寻找边缘的算子。用相邻两象素在对角线方向的差异来检测相似梯度幅值的边缘。垂直边缘的检测效果优于斜边缘，定位精度高，噪音敏感。
2、通过OpenCV中的filter2D()函数实现。该函数的主要功能是通过卷积核实图像的卷积运算：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
def filter2D(src, ddepth, kernel, dst=None, anchor=None, delta=None, borderType=None)实例
import cv2 as cv
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)
# 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)
# 转 uint8 ,图像融合
absX = cv.convertScaleAbs(x)
absY = cv.convertScaleAbs(y)
Roberts = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)
# 显示图形
titles = ['原始图像', '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()感谢各位的阅读，以上就是“python中的Roberts算子是什么意思”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python中的Roberts算子是什么意思这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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