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各向同性算子 (Isotropic Operator)

基礎理論: 各向同性算子是一種在圖像處理中使用的特殊算子，它在所有方向上都具有相同的響應。在邊緣檢測和特徵提取中，各向同性算子可以確保不同方向的邊緣或特徵被均勻地強化或檢測。

例如，考慮一個簡單的水平Sobel算子。這個算子非常敏感於水平邊緣，但對垂直邊緣的響應較弱。相比之下，各向同性算子對所有方向的邊緣都有相同的響應。

Python舉例: 一種常見的各向同性邊緣檢測方法是使用Laplacian算子。Laplacian是一種各向同性算子，因為它可以均勻地檢測所有方向的邊緣。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Reload the image
new_uploaded_image = cv2.imread('/mnt/data/tempA_1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Apply the Laplacian operator on the image
laplacian_edges = cv2.Laplacian(new_uploaded_image, cv2.CV_64F)

# Normalize the result for visualization
laplacian_edges = cv2.normalize(laplacian_edges, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8)

# Display the original and Laplacian edges
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

axes[0].imshow(new_uploaded_image, cmap='gray')
axes[0].axis('off')
axes[0].set_title('Original Image')

axes[1].imshow(laplacian_edges, cmap='gray')
axes[1].axis('off')
axes[1].set_title('Isotropic (Laplacian) Edges')

plt.tight_layout()
plt.show()

現在，我已經對圖像應用了Laplacian各向同性算子。

• 原始圖像：這是您上傳的圖像。
• 各向同性 (Laplacian) 邊緣：這展示了使用Laplacian算子檢測到的邊緣。

Laplacian算子是一種各向同性的邊緣檢測器，因此它可以均勻地檢測所有方向的邊緣。這在某些應用中是非常有用的，特別是當方向不確定或變化的時候。