边缘提取之Roberts算子

Roberts operator

理论分析

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原文链接：https://blog.csdn.net/zaishuiyifangxym/article/details/89840396

经过一些计算，我们得到Roberts 算子 [[0 , 1], [-1, 0] ] 和 [[1 , 0 ], [0 , -1]]
（与博主的顺序不太一致，但对图片效果没有影响）

编码实现

# -*- coding: utf-8 -*-
# 用简单的算子引出边缘检测的一般流程
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def convolution(matrix, c_kernel):
    # 正常卷积完后会少半圈（与计算方式有关）
    rows, columns = matrix.shape
    # 这里提前补上了
    result_matrix = matrix.copy().astype(np.int16)
    for i in range(0, rows-1):
        for j in range(0, columns-1):
            result_matrix[i][j] = (result_matrix[i][j]*c_kernel[0][0] +
                                   result_matrix[i+1][j]*c_kernel[1][0] +
                                   result_matrix[i][j+1]*c_kernel[0][1] +
                                   result_matrix[i+1][j+1]*c_kernel[1][1])

    return result_matrix


def Roberts_Edge_Detection(source_img):
    # 输入灰度图，输出边缘提取后的灰度图
    rows, columns = source_img.shape

    img = source_img.copy()
    # Roberts算子
    Roberts_1 = np.array([[0, 1], [-1, 0]], dtype=int)
    Roberts_2 = np.array([[1, 0], [0, -1]], dtype=int)
    # step2 卷积
    x = convolution(img, Roberts_1)
    y = convolution(img, Roberts_2)
    # 也可以调用cv2的filter2D函数。
    # x = cv2.filter2D(img, cv2.CV_16S, Roberts_1)
    # y = cv2.filter2D(img, cv2.CV_16S, Roberts_2)

    # # 转换卷积后的图片深度，转uint8
    absX = cv2.convertScaleAbs(x)
    absY = cv2.convertScaleAbs(y)

    Roberts_img = np.zeros((rows, columns), dtype=np.uint8)
    # 或 Roberts_img = np.array([[0]*columns]*rows).astype(np.uint8)

    for i in range(rows):
        for j in range(columns):
            Roberts_img[i][j] = 0.5*absX[i][j] + 0.5*absY[i][j]
    # 或 Roberts = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)

    return Roberts_img


if __name__ == "__main__":
    # 用imread时需要注意图片路径不要包含中文，否则会can't open/read file: check file path/integrity
    # cv2.IMREAD_GRAYSCALE 读入灰度图
    source_img = cv2.imread('pictures\\source\\1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 文件中说In the case of color images, the decoded images will have the channels stored in **B G R** order.彩色图读入BGR

    result_img = Roberts_Edge_Detection(source_img)

    # 用来正常显示中文标签
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

    # plt.imshow()里添加参数cmap=“gray”，显示灰度图
    plt.subplot(121), plt.imshow(source_img, cmap="gray"), plt.title('source imge'), plt.axis('off')  # 坐标轴关闭
    plt.subplot(122), plt.imshow(result_img, cmap="gray"), plt.title('Roberts operator imge'), plt.axis('off')
    # 保存图片
    plt.savefig('pictures\\result\\1_Roberts operator result.jpg', bbox_inches='tight')
    plt.show() # 显示在屏幕上

作者才疏学浅，文章或有不足，请大家多多指教！！！