基于opencv的prewitt代码

以下是基于OpenCV实现的Prewitt算子边缘检测的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Prewitt算子
kernelx = np.array([[1,1,1],[0,0,0],[-1,-1,-1]], dtype=int)
kernely = np.array([[-1,0,1],[-1,0,1],[-1,0,1]], dtype=int)
x = cv2.filter2D(gray, cv2.CV_16S, kernelx)
y = cv2.filter2D(gray, cv2.CV_16S, kernely)

# 转回uint8
absX = cv2.convertScaleAbs(x)   
absY = cv2.convertScaleAbs(y)   
Prewitt = cv2.addWeighted(absX,0.5,absY,0.5,0)

cv2.imshow("Prewitt", Prewitt)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`kernelx`和`kernely`分别表示Prewitt算子的水平和竖直方向的卷积核，使用`cv2.filter2D`函数进行卷积操作，得到图像的水平和竖直方向的梯度值，然后通过`cv2.convertScaleAbs`函数将梯度值转为整数类型，再通过`cv2.addWeighted`函数进行加权平均，最终得到Prewitt算子的边缘检测结果。