python通過robert、sobel、Laplace算子實現(xiàn)圖像邊緣提取詳解

更新時間：2019年08月21日 17:09:54 作者：成長中的菜鳥zhy

這篇文章主要介紹了python通過robert、sobel、Laplace算子實現(xiàn)圖像邊緣提取詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下

實現(xiàn)思路：

　　1，將傳進來的圖片矩陣用算子進行卷積求和（卷積和取絕對值）

　　2，用新的矩陣（與原圖一樣大小）去接收每次的卷積和的值

　　3，卷積圖片所有的像素點后，把新的矩陣數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化為uint8

注意：

　　必須對求得的卷積和的值求絕對值；矩陣數(shù)據(jù)類型進行轉(zhuǎn)化。

完整代碼：

import cv2
import numpy as np
 
# robert 算子[[-1,-1],[1,1]]
def robert_suanzi(img):
  r, c = img.shape
  r_sunnzi = [[-1,-1],[1,1]]
  for x in range(r):
    for y in range(c):
      if (y + 2 <= c) and (x + 2 <= r):
        imgChild = img[x:x+2, y:y+2]
        list_robert = r_sunnzi*imgChild
        img[x, y] = abs(list_robert.sum())   # 求和加絕對值
  return img
         
# # sobel算子的實現(xiàn)
def sobel_suanzi(img):
  r, c = img.shape
  new_image = np.zeros((r, c))
  new_imageX = np.zeros(img.shape)
  new_imageY = np.zeros(img.shape)
  s_suanziX = np.array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]])   # X方向
  s_suanziY = np.array([[-1,-2,-1],[0,0,0],[1,2,1]])   
  for i in range(r-2):
    for j in range(c-2):
      new_imageX[i+1, j+1] = abs(np.sum(img[i:i+3, j:j+3] * s_suanziX))
      new_imageY[i+1, j+1] = abs(np.sum(img[i:i+3, j:j+3] * s_suanziY))
      new_image[i+1, j+1] = (new_imageX[i+1, j+1]*new_imageX[i+1,j+1] + new_imageY[i+1, j+1]*new_imageY[i+1,j+1])**0.5
  # return np.uint8(new_imageX)
  # return np.uint8(new_imageY)
  return np.uint8(new_image) # 無方向算子處理的圖像
 
# Laplace算子
# 常用的Laplace算子模板 [[0,1,0],[1,-4,1],[0,1,0]]  [[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]]
def Laplace_suanzi(img):
  r, c = img.shape
  new_image = np.zeros((r, c))
  L_sunnzi = np.array([[0,-1,0],[-1,4,-1],[0,-1,0]])   
  # L_sunnzi = np.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]])   
  for i in range(r-2):
    for j in range(c-2):
      new_image[i+1, j+1] = abs(np.sum(img[i:i+3, j:j+3] * L_sunnzi))
  return np.uint8(new_image)
 
 
img = cv2.imread('1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('image', img)
 
# # robers算子
out_robert = robert_suanzi(img)
cv2.imshow('out_robert_image', out_robert)
 
# sobel 算子
out_sobel = sobel_suanzi(img)
cv2.imshow('out_sobel_image', out_sobel)
 
# Laplace算子
out_laplace = Laplace_suanzi(img)
cv2.imshow('out_laplace_image', out_laplace)
 
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

結(jié)果：