Próbuję użyć wykrywania krawędzi Robertsa do przetworzenia obrazu. Czy po prostu zastosuję obie maski na obrazie i wykonam splot jak zwykle? Czy ktoś mógłby mi przedstawić sposób korzystania z tej metody wykrywania krawędzi, ponieważ próbuję zaprogramować ją do przetwarzania obrazu w skali szarości. Obraz został zawinięty przy użyciu osobno obu jąder, ale obraz wygląda na prawidłowy.
Dzięki.
Odpowiedzi:
Krzyż Roberta jest trochę trudny, ponieważ nie jest dziwny (2x2 zamiast 3x3 lub 5x5). Zrobiłem to przy użyciu numpy + scipy przy użyciu wyściełanej maski splotowej 3x3.
import sys
import numpy as np
from scipy import ndimage
import Image
roberts_cross_v = np.array( [[ 0, 0, 0 ],
[ 0, 1, 0 ],
[ 0, 0,-1 ]] )
roberts_cross_h = np.array( [[ 0, 0, 0 ],
[ 0, 0, 1 ],
[ 0,-1, 0 ]] )
def load_image( infilename ) :
img = Image.open( infilename )
img.load()
# note signed integer
return np.asarray( img, dtype="int32" )
def save_image( data, outfilename ) :
img = Image.fromarray( np.asarray( np.clip(data,0,255), dtype="uint8"), "L" )
img.save( outfilename )
def roberts_cross( infilename, outfilename ) :
image = load_image( infilename )
vertical = ndimage.convolve( image, roberts_cross_v )
horizontal = ndimage.convolve( image, roberts_cross_h )
output_image = np.sqrt( np.square(horizontal) + np.square(vertical))
save_image( output_image, outfilename )
infilename = sys.argv[1]
outfilename = sys.argv[2]
roberts_cross( infilename, outfilename )
Z wpisu w Wikipedii na temat Krzyża Roberta. http://en.wikipedia.org/wiki/Roberts_Cross
Wyjście mojego skryptu.
