python实现Roberts梯度算子
时间: 2023-10-23 22:12:28 浏览: 39
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。