sobel、prewitt、Isotropic算子处理加噪图片

#Isotropic算子
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import math
import matplotlib.pyplot as plt
def Isotropic(str):img = cv2.imread(str, 0).astype(np.float32)matrix = np.asarray(img).astype(np.float32)size = img.shapemat=np.zeros(size)for i in range(1,size[0]-1):for j in range(1,size[1]-1):dx=matrix[i-1][j-1]-matrix[i+1][j-1]+math.sqrt(2)*matrix[i-1][j]-math.sqrt(2)*matrix[i+1][j]+matrix[i-1][j+1]-matrix[i+1][j+1]dy=matrix[i-1][j+1]+math.sqrt(2)*matrix[i][j+1]+matrix[i+1][j+1]-matrix[i-1][j-1]-math.sqrt(2)*matrix[i][j-1]-matrix[i+1][j-1]S=math.sqrt(math.pow(dx,2)+math.pow(dy,2))mat[i][j]=Simage = Image.fromarray(mat)return image
img='002.jpg'
image=Isotropic(img)
plt.imshow(image)
plt.show()

#matlab上sobel和prewitt都是现成的，不得不说虽然
#现在深度学习很火，但是matlab还是要用起来
#传统方法很重要
image=imread('002.jpg');
image_noise=imnoise(image,'gaussian',0,0.02);
imshow(image_noise);
PRE=edge(image_noise,'prewitt',0.2);
figure;
imshow(PRE);
sobel=edge(image_noise,'sobel',0.2);
figure;
imshow(sobel);

效果：

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