基于Prewitt算子的图像边缘检测

import numpy as np
#用于处理图像矩阵、算子矩阵及相关运算
from PIL import Image
#图像处理模块
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
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定义函数img_conv (image_array,operator)用于图像卷积计算
其中，参数image_array为原图的灰度图像矩阵，operator为算子
返回结果为原图的灰度图像与算子卷积后的结果矩阵
实际上，SciPy库中的signal模块含有一个二维卷积函数convolve2d()
'''
def img_conv (image_array,operator):
    # 原图像矩阵的深拷贝
    image=image_array.copy()
    dim1,dim2=image.shape
    # 将矩阵中的每个元素与算子矩阵中的对应元素相乘再求和(忽略最外圈边框像素)
    for i in range(1,dim1-1):
        for j in range(1,dim2-1):
            image[i,j]=(image_array[(i-1):(i+2),(j-1):(j+2)]*operator).sum()
            # 由于卷积后各元素的值不一定为0～255，需归一化为0～255
            image=image*(255.0/image.max())
            #返回结果矩阵
    return image
#定义x方向的Prewitt算子
operator_x=np.array([[-1,0,1],[-1,0,1],[-1,0,1]])
#定义y方向的Prewitt算子
operator_y=np.array([[-1,-1,-1],[0,0,0],[1,1,1]])
#打开原图并将其转化成灰度图像
image=Image.open("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png").convert("L")
# 转化成图像矩阵
image_array=np.array(image)
# 得到x方向导数矩阵
image_x=img_conv(image_array,operator_x)
# 得到y方向导数矩阵
image_y=img_conv(image_array,operator_y)
# 得到梯度矩阵
image_xy=np.sqrt(image_x**2+image_y**2)
# 将梯度矩阵各元素的值归一化为0～255
image_xy=(255.0/image_xy.max())*image_xy
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输出图像边缘检测结果。
其中，参数为image_array时输出为原图的灰度图像，
参数为image_x时输出为原图的x方向导数图像，
参数为image_y时输出为原图的y方向导数图像，
参数为image_xy时输出为原图的梯度图像
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plt.subplot(2,2,1)
plt.imshow(image_array,cmap=plt.cm.gray)
plt.axis("off")
plt.subplot(2,2,2)
plt.imshow(image_x,cmap=plt.cm.gray)
plt.axis("off")
plt.subplot(2,2,3)
plt.imshow(image_y,cmap=plt.cm.gray)
plt.axis("off")
plt.subplot(2,2,4)
plt.imshow(image_xy,cmap=plt.cm.gray)
plt.axis("off")
plt.show()