Rocky的部落格

Roberts算子

基礎理論: Roberts算子是一個用於邊緣檢測的卷積算子。它是基於計算兩個對角方向的差分的，因此特別適用於檢測高頻的邊緣。由於其計算簡單和高效，它經常被用於邊緣檢測的初步階段。

Roberts算子的核如下：

對角方向1:

對角方向2:

這些核可以分別應用於圖像，以得到對角方向的梯度。這些梯度可以進一步結合，以得到整體的梯度大小。

舉例: 將Roberts算子應用於圖像，可以確定和突顯邊緣，特別是對角方向的邊緣。

接下來，我將使用Python和OpenCV來示範如何使用Roberts算子進行邊緣檢測。

# Define Roberts operators
roberts_x = np.array([[1, 0], [0, -1]])
roberts_y = np.array([[0, 1], [-1, 0]])

# Compute the diagonal gradients using the Roberts operator
roberts_grad_x = cv2.filter2D(image, cv2.CV_64F, roberts_x)
roberts_grad_y = cv2.filter2D(image, cv2.CV_64F, roberts_y)

# Combine the two gradients to get the overall gradient magnitude
roberts_magnitude = cv2.magnitude(roberts_grad_x, roberts_grad_y)

# Normalize the results to fit into the range [0, 255]
roberts_grad_x_normalized = cv2.normalize(roberts_grad_x, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8)
roberts_grad_y_normalized = cv2.normalize(roberts_grad_y, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8)
roberts_magnitude_normalized = cv2.normalize(roberts_magnitude, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8)

# Display the original, Roberts X, Roberts Y, and magnitude images side by side
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(20, 6))

axes[0].imshow(image)
axes[0].axis('off')
axes[0].set_title('Original Image')

axes[1].imshow(roberts_grad_x_normalized, cmap='gray')
axes[1].axis('off')
axes[1].set_title('Roberts X')

axes[2].imshow(roberts_grad_y_normalized, cmap='gray')
axes[2].axis('off')
axes[2].set_title('Roberts Y')

axes[3].imshow(roberts_magnitude_normalized, cmap='gray')
axes[3].axis('off')
axes[3].set_title('Roberts Magnitude')

plt.tight_layout()
plt.show()

以下是Roberts算子的優缺點、建議、策略：

這些資訊應該能夠幫助您更好地了解和應用Roberts算子。