小编nex*_*ide的帖子

我在 Python 中尝试了 5 种不同的 Sobel 运算符实现，其中一种是我自己实现的，结果完全不同。

我的问题与this one类似，但我仍然不明白与其他实现的差异。

Sobel 算子的定义是否有任何一致意见，它是否总是与“图像梯度”同义？

甚至 Sobel 内核的定义因来源而异，根据维基百科，它是[[1, 0, -1],[2, 0, -2],[1, 0, -1]]，但根据其他来源，它是[[-1, 0, 1],[-2, 0, 2],[-1, 0, 1]]。

这是我尝试不同技术的代码：

from scipy import ndimage
import numpy as np
import cv2 as cv
from scipy import ndimage
from PIL import Image, ImageFilter

img = np.random.randint(0, 255, [10, 10]).astype(np.uint8)

def sobel_x(img) :
    return ndimage.convolve(img, np.array([[-1, 0, 1],[-2, 0, 2],[-1, 0, 1]]))

my_sobel = sobel_x(img)
_, numpy_sobel = …