Earth Engine presenta
niveles de cuotas no comerciales para proteger los recursos de procesamiento compartidos y garantizar un rendimiento confiable para todos. Los proyectos no comerciales usan el nivel de la comunidad de forma predeterminada, aunque puedes cambiar el nivel de un proyecto en cualquier momento.
Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.
ee.Kernel.compass
Organiza tus páginas con colecciones
Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
Genera un kernel de detección de bordes de brújula de Prewitt de 3 x 3.
| Uso | Muestra |
|---|
ee.Kernel.compass(magnitude, normalize) | Kernel |
| Argumento | Tipo | Detalles |
|---|
magnitude | Número de punto flotante, valor predeterminado: 1 | Cada valor se multiplica por esta cantidad. |
normalize | Booleano, valor predeterminado: falso | Normaliza los valores del kernel para que sumen 1. |
Ejemplos
Editor de código (JavaScript)
print('A Prewitt compass kernel', ee.Kernel.compass());
/**
* Output weights matrix
*
* [1, 1, -1]
* [1, -2, -1]
* [1, 1, -1]
*/
Configuración de Python
Consulta la página
Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
display('A Prewitt compass kernel:', ee.Kernel.compass())
# Output weights matrix
# [1, 1, -1]
# [1, -2, -1]
# [1, 1, -1]
Salvo que se indique lo contrario, el contenido de esta página está sujeto a la licencia Atribución 4.0 de Creative Commons, y los ejemplos de código están sujetos a la licencia Apache 2.0. Para obtener más información, consulta las políticas del sitio de Google Developers. Java es una marca registrada de Oracle o sus afiliados.
Última actualización: 2025-10-30 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2025-10-30 (UTC)"],[],["The core function is `ee.Kernel.compass()`, which creates a 3x3 Prewitt compass edge-detection kernel. The function accepts two arguments: `magnitude` (a float to scale values, defaulting to 1) and `normalize` (a boolean to normalize the kernel values to sum to 1, defaulting to false). The output is a kernel with weights represented as `[[1, 1, -1], [1, -2, -1], [1, 1, -1]]`.\n"]]