不使用opencv库用python编写对于图像像素梯度应用非最大抑制技术代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于在不使用 OpenCV 库的情况下应用非最大抑制技术：

import numpy as np
from PIL import Image

def non_max_suppression(img, angle):
    # 将角度转换为 0-180 度之间的值
    angle = angle % 180

    # 获取图像的高度和宽度
    height, width = img.shape

    # 初始化输出图像
    out = np.zeros((height, width), dtype=np.int32)

    # 计算水平和垂直方向上的梯度
    h_gradient = np.zeros((height, width), dtype=np.float32)
    v_gradient = np.zeros((height, width), dtype=np.float32)
    h_gradient[:, :-1] = np.diff(img, n=1, axis=1)
    v_gradient[:-1, :] = np.diff(img, n=1, axis=0)

    # 根据角度计算梯度方向
    angle[angle < 0] += 180
    q = np.zeros((height, width))
    q[(angle >= 0) & (angle < 22.5)] = 1
    q[(angle >= 157.5) & (angle < 180)] = 1
    q[(angle >= 22.5) & (angle < 67.5)] = 2
    q[(angle >= 67.5) & (angle < 112.5)] = 3
    q[(angle >= 112.5) & (angle < 157.5)] = 4

    # 应用非最大抑制
    for i in range(1, height-1):
        for j in range(1, width-1):
            if q[i, j] == 1:
                if (h_gradient[i, j] > h_gradient[i, j-1]) and (h_gradient[i, j] > h_gradient[i, j+1]):
                    out[i, j] = h_gradient[i, j]
            elif q[i, j] == 2:
                if (v_gradient[i, j] > v_gradient[i-1, j]) and (v_gradient[i, j] > v_gradient[i+1, j]):
                    out[i, j] = v_gradient[i, j]
            elif q[i, j] == 3:
                if (v_gradient[i, j] > v_gradient[i-1, j+1]) and (v_gradient[i, j] > v_gradient[i+1, j-1]):
                    out[i, j] = v_gradient[i, j]
            elif q[i, j] == 4:
                if (v_gradient[i, j] > v_gradient[i+1, j+1]) and (v_gradient[i, j] > v_gradient[i-1, j-1]):
                    out[i, j] = v_gradient[i, j]

    return out

# 加载图像并将其转换为灰度图像
img = Image.open('image.jpg').convert('L')
img = np.array(img)

# 计算图像的梯度和角度
gx, gy = np.gradient(img)
gradient_magnitude = np.sqrt(gx**2 + gy**2)
gradient_angle = np.arctan2(gy, gx) * 180 / np.pi

# 应用非最大抑制
result = non_max_suppression(gradient_magnitude, gradient_angle)

# 显示输出图像
Image.fromarray(result.astype(np.uint8)).show()

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能需要进行优化和改进，以便在不同的图像上获得更好的结果。