私は現在、パイソンでソーベルフィルターを実装しようとしています.以下のコードでは、ウィキペディアがソーベルフィルターの仕組みを説明しているように試みました.
G_x = np.array([[1,0,-1], [2,0,-2], [1,0,-1]]) //Gx
G_y = np.array([[1,2,1], [0,0,0], [-1,-2,-1]]) //Gy
Gx = sg.convolve2d(f, G_x, "same", "symm") //f is a loaded image
Gy = sg.convolve2d(f, G_y, "same", "symm")
magnitude = np.sqrt(Gx**2 + Gy**2)
これが以前に尋ねられた場合は申し訳ありませんが、これについて私が見つけることができた唯一の質問は、私に何の助けにもなりませんでした
このトピックについては、私も同じことをしていますが、有限の近似を使用していますが、結果としてそれらがどのように異なるのか正確にはわかりません（おそらく、ソーベルフィルターが機能するようになると思います）が、誰かがそれを説明できればとてもうれしくなる。