python图像处理（sobel算子）

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        sobel算子和prewitt算子差不多，所以大家可以把这两个算子一起进行学习，也方便记忆。两者最大的不同就是权重不同。还记得上一章说过，如果需要检测直线的左侧和右侧边缘的话，那么给出的算子是[-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1]。这个时候，大家可以试想一下，如果我们修改下中心点两侧像素的权重，是不是就可以构成一个新的算子了。从物理意义上说，这种算子就说明，它更相信同一行左右两侧的像素点差异更大，权重更高。根据这个想法，算子就被改成了[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1]。

        以lena图像为例，经过修改后的算子，处理后的图像变成了这样，

1、x轴方向检测

        基本原理和prewitt算子x轴方向检测一样，只是权重发生了改变，代码如下

'''
get sobel image,  [-1, -2, -1; 0, 0, 0; 1, 2, 1]
'''
def get_sobel_image0(picture):
    filter_image = np.copy(picture);
    for i in range(picture.shape[0]):
        if i == 0 or i == 5