python图像锐化 增强边缘_[Python图像处理]十一.图像锐化与边缘检测之Roberts算子 P

Roberts算子

Roberts算子即为交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的第噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想，其缺点时对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。

在Python中，Roberts算子主要是通过Numpy定义模板，再调用OpenCV的filter2D()函数实现边缘提取。该函数主要是利用内核实现对图像的卷积运算，其函数原型如下:

dst = filter2D(src, ddepth, kernel, dts, anchor,delta, borderType)

src:表示输入图像

ddepth: 表示目标图像所需的深度

kernel: 表示卷积核,一个单通道浮点型矩阵

anchor： 表示内核的基准点，其默认值为(-1, -1)，位于中心位置

delta：表示在存储目标图像前可选的添加到像素的值，默认值为0

borderType：表示边框模式

importcv2importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt

img= cv2.imread("src.png")

img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

grayImage=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#Roberts算子

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

kernely= np.array([[0, -

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