用C语言写出sobel算子的代码

时间: 2023-08-31 15:24:18 浏览: 50
### 回答1: 以下是使用 C 语言编写 Sobel 算子的代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define WIDTH 512 #define HEIGHT 512 int main() { int i, j, x, y, sum_x, sum_y; int Gx[3][3] = {{-1, , 1}, {-2, , 2}, {-1, , 1}}; int Gy[3][3] = {{-1, -2, -1}, {, , }, {1, 2, 1}}; int image[WIDTH][HEIGHT]; int output[WIDTH][HEIGHT]; // 读取图像 FILE *fp = fopen("lena.raw", "rb"); fread(image, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT, fp); fclose(fp); // Sobel 算子 for (i = 1; i < WIDTH - 1; i++) { for (j = 1; j < HEIGHT - 1; j++) { sum_x = ; sum_y = ; for (x = -1; x <= 1; x++) { for (y = -1; y <= 1; y++) { sum_x += Gx[x + 1][y + 1] * image[i + x][j + y]; sum_y += Gy[x + 1][y + 1] * image[i + x][j + y]; } } output[i][j] = (int) sqrt(sum_x * sum_x + sum_y * sum_y); } } // 输出图像 fp = fopen("lena_sobel.raw", "wb"); fwrite(output, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT, fp); fclose(fp); return ; } ### 回答2: 以下是用C语言实现Sobel算子的基本代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> // 定义Sobel算子 int sobel_operator(int gx[3][3], int gy[3][3], int image[3][3]) { int i, j, sum_gx = 0, sum_gy = 0; // 计算x方向的梯度 for (i = 0; i < 3; i++) { for (j = 0; j < 3; j++) { sum_gx += gx[i][j] * image[i][j]; } } // 计算y方向的梯度 for (i = 0; i < 3; i++) { for (j = 0; j < 3; j++) { sum_gy += gy[i][j] * image[i][j]; } } // 计算梯度的总和 return sqrt(sum_gx * sum_gx + sum_gy * sum_gy); } int main() { int gx[3][3] = {{-1, 0, 1}, {-2, 0, 2}, {-1, 0, 1}}; int gy[3][3] = {{-1, -2, -1}, {0, 0, 0}, {1, 2, 1}}; int image[3][3] = {{0, 0, 0}, {0, 255, 0}, {0, 0, 0}}; // 计算Sobel算子结果 int result = sobel_operator(gx, gy, image); printf("Sobel算子结果: %d\n", result); return 0; } ``` 在这段代码中,我们定义了Sobel算子的x方向和y方向的核数组(gx和gy),图像矩阵(image),以及计算Sobel算子结果的函数(sobel_operator)。然后在主函数中进行了初始化,并调用sobel_operator函数来计算Sobel算子的结果。最后输出结果。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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