【原】python+opencv图像处理（二十八）

Prewitt边缘检测算子

Prewitt算子也是一种一阶微分算子，用于边缘检测。与Robert使用2*2的模板不同，Prewitt算子使用的是3*3的模板，利用像素点上下、左右邻点的灰度差来检测边缘，故其边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比Robert算子更加明显。

其数学表达式如下：

则 P(i,j)=max[G(i),G(j)]

或 P(i,j)=G(i)+G(j)

其算子如下：

在Python中，Prewitt算子的实现过程与Robert算子类似。首先通过numpy定义模板，也就是卷积核，再调用函数filter2D对图像进行卷积，最终通过convertScaleAbs()和addWeighted函数实现。

其代码如下：

运行结果如下：

Prewitt算子适合用来识别噪声较多、灰度渐变的图像。

此算子也可以应用在彩色图像上，运行结果如下图所示，左图为原彩色图像，右图为经过Prewitt算子检测后的边缘图像。此种显示方式只显示了边缘，除了边缘部分其他皆为0，即全黑。

    当然也可以逐像素点地进行计算，只是这种方法的话运行效率较低，图片太大的话耗费的时间会较长。