我正在研究关于Sobel边缘检测的R任务 . 不幸的是，我关注的视频教程使用R进行其他任务，但切换到python进行图像处理 - 我猜他没有找到任何有用的R包用于图像卷积类型的工作（本教程来自去年） . 我试过EBImage和magick（这个似乎是新的），但没有找到太多 . 这个magick vignette谈论 image_convolve('Sobel') （大约是页面的一半），但仅适用于垂直边缘，而不是水平边缘 . 有人可以提出一些我可以使用的好材料吗？我对图像处理很新 .
Update:
我已设法使用magick包（下面粘贴的代码）分别检测垂直和水平边缘，但不知道如何将它们组合以生成单个图像
library(magick)
# get image
img <- image_read("https://www.r-project.org/logo/Rlogo.png")
print(image_info(img))
# define horizontal and vertical Sobel kernel
Shoriz <- matrix(c(1, 2, 1, 0, 0, 0, -1, -2, -1), nrow = 3)
Svert <- t(Shoriz)
# get horizontal and vertical edges
imgH <- image_convolve(img, Shoriz)
imgV <- image_convolve(img, Svert)
print(plot(as.raster(img))) # view original image
print(plot(as.raster(imgH))) # view horizontal edges
print(plot(as.raster(imgV))) # view vertical edges
从教程开始，接下来我需要通过计算这些边之间的欧几里德距离来组合 imgH 和 imgV ，但是 dist() 将无法与图像对象本身一起使用 . 我需要从这些图像中获取数据，但不知道如何 . 与 EBImage 包中的 imageData() 类似的东西会有所帮助，但在 magick 中找不到它 . 它有 image_data() 函数，但其输出看起来很复杂 .
Update(2):
我（希望）用 EBImage 包（下面的代码）得到了我想要的东西 . 一旦我弄清楚如何从如上所述的边缘图像获取像素数据，以及如何将最终边缘数据转换回图像，我仍然希望使用 magick 包 .
library(EBImage)
# get image
img <- readImage("https://www.r-project.org/logo/Rlogo.png")
print(img, short = T)
# define horizontal and vertical Sobel kernel
Shoriz <- matrix(c(1, 2, 1, 0, 0, 0, -1, -2, -1), nrow = 3)
Svert <- t(Shoriz)
# get horizontal and vertical edges
imgH <- filter2(img, Shoriz)
imgV <- filter2(img, Svert)
# combine edge pixel data to get overall edge data
hdata <- imageData(imgH)
vdata <- imageData(imgV)
edata <- sqrt(hdata^2 + vdata^2)
# transform edge data to image
imgE <- Image(edata, colormode = 2)
print(display(combine(img, imgH, imgV, imgE), method = "raster", all = T))
谢谢 .