实现思路：
1，将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和（卷积和取绝对值）
2，用新的矩阵（与原图一样大小）去接收每次的卷积和的值
3，卷积图片所有的像素点后，把新的矩阵数据类型转化为uint8
注意：
必须对求得的卷积和的值求绝对值；矩阵数据类型进行转化。
完整代码：
import cv2
import numpy as np
# robert 算子[[-1,-1],[1,1]]
def robert_suanzi(img):
r, c = img.shape
r_sunnzi = [[-1,-1],[1,1]]
for x in range(r):
for
2021-12-26 14:57:04
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图像的边缘是图像最基本也是最重要 的特征之一。 边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域 的经典研究课题之一 。 图像分析和理解的第一步常常是边缘检测 。
2021-12-23 22:29:39
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2021-12-18 22:49:54
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2021-12-18 19:18:18
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2021-12-17 12:10:48
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代码
2021-12-17 09:08:57
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