Prewitt运算符用于图像中的边缘检测。它检测两种类型的边缘

• 水平边缘
• 垂直边缘

通过使用图像的相应像素强度之间的差异来计算边缘。所有用于边缘检测的蒙版也称为导数蒙版。因为正如我们在本系列教程中多次提到的那样，图像也是信号，所以只能使用微分来计算信号的变化。这就是为什么这些运算符也称为导数运算符或导数掩码的原因。

所有派生蒙版都应具有以下属性：

• 面罩中应有相反的符号。
• 掩码的总和应等于零。
• 重量越大，边缘检测就越多。

Prewitt运算符为我们提供了两个遮罩，一个用于检测水平方向的边缘，另一个用于检测垂直方向的边缘。

垂直方向

遮罩上方会在垂直方向上找到边缘，这是因为在垂直方向上的零列。当您将此蒙版卷积在图像上时，它将为您提供图像的垂直边缘。

怎么运行的

当我们在图像上应用此蒙版时，它会突出垂直边缘。它就像一阶导数一样简单地工作，并计算边缘区域中像素强度的差异。由于中心列为零，因此它不包括图像的原始值，而是计算该边缘周围左右像素值的差。这增加了边缘强度，并且与原始图像相比变得增强了。

水平方向

遮罩上方将在水平方向上找到边缘，这是因为零列在水平方向上。当您将此遮罩卷积到图像上时，它将在图像中突出显示水平边缘。

怎么运行的

该遮罩将突出图像中的水平边缘。它也可以根据上述掩膜原理工作，并计算特定边缘的像素强度之间的差异。由于遮罩的中心行由零组成，因此它不包括图像中边缘的原始值，而是计算特定边缘的上下像素强度之差。因此，会增加强度的突然变化，并使边缘更明显。以上两个掩码都遵循派生掩码的原理。两个掩码中的符号相反，并且两个掩码的总和等于零。第三个条件不适用于此运算符，因为以上两个掩码都是标准化的，我们无法更改它们的值。

现在是时候看看这些蒙版了：

样本图片

以下是一个示例图片，我们将一次在其上应用两个蒙版。

涂上垂直面膜后

在上面的样本图像上应用垂直蒙版后，将获得以下图像。该图像包含垂直边缘。通过与水平边缘图片进行比较，可以更正确地判断它。

应用水平面膜后

在上面的样本图像上应用水平遮罩后，将获得以下图像。

比较方式

如您所见，在我们应用垂直遮罩的第一张图片中，所有垂直边缘都比原始图像更清晰可见。类似地，在第二张图片中，我们应用了水平蒙版，结果所有水平边缘都是可见的。因此，通过这种方式，您可以看到我们可以从图像中检测水平和垂直边缘。