边缘检测（各类边缘算子）以及角点检测python_python角点检测 - CSDN文库

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边缘检测（各类边缘算子）以及角点检测边缘检测（各类边缘算子）以及角点检测 python

边缘检测：

1.Roberts算子

2.Prewitt算子

3.Sobel算子

4.Laplacian算子

5.Canny函数

代码如下：

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

image = cv2.imread('lenna.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

cv2.imshow('origin', image)

h, w = image.shape # 获取图像的高度和宽度

# Roberts算子

kernelx = np.array([[-1, 0], [0, 1]], dtype=int)

kernely = np.array([[0, -1], [1, 0]], dtype=int)

x = cv2.filter2D(image, cv2.CV_16S, kernelx)

y = cv2.filter2D(image, cv2.CV_16S, kernely)

absX = cv2.convertScaleAbs(x)

absY = cv2.convertScaleAbs(y)

Roberts = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)

cv2.imshow('Roberts', Roberts )

# 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(image, cv2.CV_16S, kernelx)

y = cv2.filter2D(image, cv2.CV_16S, kernely)

absX = cv2.convertScaleAbs(x)

absY = cv2.convertScaleAbs(y)

Prewitt = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)

cv2.imshow('Prewitt', Prewitt)

# Sobel 滤波器进行边的检测

sobel_horizontal = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5) # 水平方向

sobel_vetical = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5) # 垂直方向

cv2.imshow('sobel_H', sobel_horizontal) # 水平方向

cv2.imshow('sobel_V', sobel_vetical) # 垂直方向

# 拉普拉斯算子进行边的检测 64F代表每一个像素点元素占64位浮点数

laplacian = cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F, ksize=5)

cv2.imshow('laplacian', laplacian)

# # Canny边检测器

canny = cv2.Canny(image, 50, 240)

cv2.imshow('Canny', canny)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

结果图如下

Roberts

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