Prewitt 算子：

Prewitt算子也是一种基于差分的边缘检测算子，与Robert算子类似，它也是通过计算像素周围的灰度差异来检测边缘。

Prewitt算子使用了两个3x3的卷积核对图像进行卷积操作，分别计算图像中相邻像素之间的灰度差异。一个卷积核用于检测水平边缘，另一个卷积核用于检测垂直边缘。这两个卷积核如下：

    Gx = |-1  0  1|
         |-1  0  1|
         |-1  0  1|
         
    Gy = |-1 -1 -1|
         | 0  0  0|
         | 1  1  1|

其中，Gx和Gy分别表示水平和垂直方向的差分算子。对于图像中的每一个像素，分别将其与周围像素进行卷积操作，得到水平和垂直方向的差分值。然后，利用勾股定理计算像素点的梯度大小，即：

G = sqrt(Gx^2 + Gy^2)

最后，根据梯度大小进行二值化处理，将边缘点标记为白色，非边缘点标记为黑色。这样就可以实现图像中边缘的检测。与Robert算子相比，Prewitt算子在计算梯度时考虑了更多的像素点，因此可以检测到更宽的边缘。