Question

通过这里的一些帮助，我想出了一个函数，似乎将sobel导数应用于X方向的图像F(x,y) = F(x+1,y) - F(x,y) 我不能使用任何OpenCV函数，我需要2D输出数组比2D输入数组短1列。

但是，我无法弄清楚为什么它仍然没有返回1列更短的输出数组。有人可以发现问题和/或告诉我这是否在正确的轨道上？非常感谢。

output = input[:-1,:]

r,c = input.shape

for i in range(0, r - 1):
    output[i] = np.abs(input[i+1] - input[i])

return output

Answer 1

您可以使用numpy的diff（）函数。请参阅its doc here。

以及用于说明其用途的代码段：

import numpy as np
a = np.ones([5, 4])
b = np.diff(a, axis=1)

结果b是一个充满零的（5,3）数组。

如果你想保持你的循环，你可以这样做：

r,c = input.shape
output = np.zeros([r-1, c])

for i in range(0, r - 1):
    output[i] = np.abs(input[i+1] - input[i])

print output

编辑：＆＃39;数学＆＃39; x对应于第二轴（垂直），y对应于第一轴（水平）。所以要获得F（x + 1，y） - F（x，y），你必须这样做：

r,c = input.shape
output = np.zeros([r, c -1])

for j in range(0, c - 1):
    output[:, j] = np.abs(input[:, j+1] - input[:, j])

print output

Answer 2

我不确定你是不是想创建那样的输出数组。您正在创建输出作为对输入子阵列的引用，因此如果您修改输入，您也可以修改输出，反之亦然。参见：

也就是说，运行您提供input = np.ones([5,5])的代码段，并在返回后打印output.shape，我得到(4,5)，这似乎是您想要的？