roberts边缘算子
时间: 2024-04-30 11:15:16 浏览: 17
Roberts边缘算子是一种经典的边缘检测算子,由Lawrence Roberts于1963年提出。它是一种基于差分的算子,通过对图像中相邻像素点之间的差值进行计算,来检测出图像中的边缘。Roberts算子是一种简单的算子,它只考虑了相邻的两个像素点之间的差值,因此对于边缘的检测并不是很精确。但是,由于Roberts算子计算速度快,因此在一些实时性要求较高的应用中仍然有广泛的应用。
相关问题
Roberts算子边缘检测
Roberts算子是一种边缘检测算法,它基于图像中像素之间的差异来检测边缘。具体实现中,Roberts算子使用两个$2\times 2$的模板,分别对图像进行卷积操作,得到$x$方向和$y$方向的差分值。然后将两个差分值的平方相加,再开方,即可得到像素点的边缘强度。如果边缘强度超过了设定的阈值,就可以将其视为边缘点。Roberts算子的优点是计算简单,但其检测效果不如其他算法如Sobel和Canny算子。
python实现Roberts梯度算子
Roberts梯度算子是一种常见的边缘检测算法,下面是Python实现:
```python
import numpy as np
import cv2
def roberts(img):
# 求取图像的行数和列数
rows, cols = img.shape
# 定义Roberts算子
roberts_x = np.array([[1, 0], [0, -1]], dtype=np.float32)
roberts_y = np.array([[0, 1], [-1, 0]], dtype=np.float32)
# 定义输出图像
dst = np.zeros((rows, cols), dtype=np.float32)
# 遍历图像中的每个像素
for i in range(rows - 1):
for j in range(cols - 1):
# 对当前像素及其相邻像素应用Roberts算子
gx = (roberts_x[0, 0] * img[i, j]) + (roberts_x[0, 1] * img[i, j + 1]) + (roberts_x[1, 0] * img[i + 1, j]) + (roberts_x[1, 1] * img[i + 1, j + 1])
gy = (roberts_y[0, 0] * img[i, j]) + (roberts_y[0, 1] * img[i, j + 1]) + (roberts_y[1, 0] * img[i + 1, j]) + (roberts_y[1, 1] * img[i + 1, j + 1])
# 计算梯度的大小
dst[i, j] = np.sqrt(gx ** 2 + gy ** 2)
# 将输出图像进行归一化处理
dst = cv2.normalize(dst, dst, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
return dst
```
在上述代码中,我们首先定义了Roberts算子的两个矩阵,然后在遍历图像中的每个像素时,对当前像素及其相邻像素应用Roberts算子,计算梯度的大小,并将输出图像进行归一化处理。最后,我们返回归一化后的输出图像。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![m](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)