Python实现索伯尔算子

最近在学习Python，正好用sobel算子练练手，将就看看吧
先放原图

用Opencv中sobel算子做一下对比：

# OpenCVori_img = cv.imread("C:\\Users\\BLYX\\Desktop\\test\\temple1.jpg")x = cv.Sobel(ori_img[:, :, 0], cv.CV_16S, 1, 0)y = cv.Sobel(ori_img[:, :, 0], cv.CV_16S, 0, 1)absX = cv.convertScaleAbs(x)absY = cv.convertScaleAbs(y)dst = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)cv.imshow("OpenCV's Result", dst)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

结果图如下

然后用自己写的sobel实现如下：

 # self—designdef convertu8(num):if num > 255 or num < -255:return 255elif -255 <= num <= 255:if abs(num - int(num)) < 0.5:return np.uint8(abs(num))else:return np.uint8(abs(num)) + 1def sobel(img, k=0):row = img.shape[0]col = img.shape[1]image = np.zeros((row, col), np.uint8)s = time.time()for i in range(1, row - 1):for j in range(1, col - 1):y = int(img[i - 1, j + 1, k]) - int(img[i - 1, j - 1, k]) + 2 * (int(img[i, j + 1, k]) - int(img[i, j - 1, k])) + int(img[i + 1, j + 1, k]) - int(img[i + 1, j - 1, k])x = int(img[i + 1, j - 1, k]) - int(img[i - 1, j - 1, k]) + 2 * (int(img[i + 1, j, k]) - int(img[i - 1, j, k])) + int(img[i + 1, j + 1, k]) - int(img[i - 1, j + 1, k])image[i, j] = convertu8(abs(x) * 0.5 + abs(y) * 0.5)e = time.time()print(e - s)return imageif __name__ == '__main__':ori_img = cv.imread("C:\\Users\\BLYX\\Desktop\\test\\temple1.jpg")sobelimage = sobel(ori_img, 0)cv.imshow("my Result", sobelimage)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

结果图如下

然后用ENVI比对了一下：

***blablablabla
可以看到三幅图相对比，第二幅图的视觉效果更好，当然不同的图片可能会对最终的结果产生影响。但经多组图片测试，可以得到在对水平锐化和垂直锐化图像赋予相同的权重叠合时，第二幅结果图在视觉上稍微优于OpenCV中的sobel，而在处理效率上却要低上很多。希望未来能够改进一下。
写得不好，还望大家指正！

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