说明

1、Roberts算子，又称罗伯茨算子，是最简单的算子，利用局部差分算子寻找边缘算子。

相似梯度幅值的边缘用相邻两象素在对角线方向上的差异进行检测。垂直边缘的检测效果优于斜边缘，定位精度高，噪声敏感。

2、通过OpenCV中的filter2D()函数实现。

该函数的主要功能是通过卷积验证图像的卷积运算：

deffilter2D(src,ddepth,kernel,dst=None,anchor=None,delta=None,borderType=None)

实例

importcv2ascv
importmatplotlib.pyplotasplt
#读取图像
img=cv.imread('data.jpg',cv.COLOR_BGR2GRAY)
rgb_img=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB)

#灰度化图像处理
grayImage=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#Roberts算子
kernelx=np.array[[-1，0]，[0，1]，dtype=int)
kernely=np.array([[0,-[1，0]，dtype=int)

x=cv.filter2D(grayImage,cv.CV_16S,kernelx)
y=cv.filter2D(grayImage,cv.CV_16S,kernely)

#转uint8，图像融合
absX=cv.convertScaleAbs(x)
absY=cv.convertScaleAbs(y)
Roberts=cv.addWeighted(absX,0.5,absY,0.5,0)

#显示图形
titles=['原始图像','Roberts算子']
images=[rgb_img,Roberts]

foriinrange(2):
plt.subplot(1,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

以上是python中Roberts算子的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指导：python基础教程

本文教程操作环境：windows7系统Python 3.9.1，DELL G3电脑。