def sobel(): imcc = Image.open('fuben.jpg') # 模式L”为灰色图像，它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白，其他数字表示不同的灰度。 Img = imcc.convert('L') Img.save("fuben.jpg") img_array = np.array(Img) # 转化为数组 w, h = img_array.shape img_border = np.zeros((w - 1, h - 1)) for x in range(1, w - 1): for y in range(1, h - 1): Sx = img_array[x + 1][y - 1] + 2 * img_array[x + 1][y] + img_array[x + 1][y + 1] - img_array[x - 1][y - 1] - 2 * img_array[x - 1][y] - img_array[x - 1][y + 1] Sy = img_array[x - 1][y + 1] + 2 * img_array[x][y + 1] + img_array[x + 1][y + 1] - img_array[x - 1][y - 1] - 2 * img_array[x][y - 1] - img_array[x + 1][y - 1] img_border[x][y] = (Sx * Sx + Sy * Sy) ** 0.5 imgby = Image.fromarray(img_border) imgby.save('fuben.png') imgby = Image.open('fuben.jpg') imgby.save('fuben.jpg') imgby = ImageTk.PhotoImage(file='fuben.jpg') op_button.config(image=imgby) op_button.image = imgby

这段代码是一个Sobel边缘检测算法的实现。它使用了PIL库（Python Imaging Library）来读取和保存图像，使用NumPy库来进行图像数组的处理。

在这段代码中，首先使用`Image.open()`函数读取名为"fuben.jpg"的图像文件，并将其转换为灰度图像（将彩色图像转换为灰度图像可以简化处理过程）。然后，将转换后的图像保存为"fuben.jpg"。

接下来，将灰度图像转换为NumPy数组，获取数组的宽度和高度。创建一个与原始图像大小相同的空数组`img_border`用于存储边缘检测结果。

然后使用双重循环遍历图像数组的每个像素，并根据Sobel算子计算该像素的边缘强度。计算过程中，根据Sobel算子的定义，分别对x和y方向进行卷积运算，得到水平和垂直方向的边缘强度。最后，将水平和垂直方向的边缘强度合并，并取其平方根作为最终的边缘强度值，存储到`img_border`数组中。

接着，将边缘强度数组转换为图像，并保存为"fuben.png"。然后，再次使用`Image.open()`函数读取名为"fuben.jpg"的图像文件，并将其保存为同名文件。最后，使用`ImageTk.PhotoImage()`函数创建一个可用于显示的图像对象，并将其配置给名为`op_button`的按钮组件。

以上是这段代码的主要逻辑。它实现了Sobel算法对图像进行边缘检测，并将结果显示在一个按钮上。