ee.Kernel.prewitt
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
यह 3x3 प्रीविट एज-डिटेक्शन कर्नल जनरेट करता है.
इस्तेमाल | रिटर्न |
---|
ee.Kernel.prewitt(magnitude, normalize) | कर्नेल |
आर्ग्यूमेंट | टाइप | विवरण |
---|
magnitude | फ़्लोट, डिफ़ॉल्ट: 1 | हर वैल्यू को इस रकम से स्केल करें. |
normalize | बूलियन, डिफ़ॉल्ट वैल्यू: false | कर्नल वैल्यू को सामान्य करें, ताकि उनका योग 1 हो. |
उदाहरण
कोड एडिटर (JavaScript)
print('A Prewitt kernel', ee.Kernel.prewitt());
/**
* Output weights matrix
*
* [1, 0, -1]
* [1, 0, -1]
* [1, 0, -1]
*/
Python सेटअप करना
Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap
का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
from pprint import pprint
print('A Prewitt kernel:')
pprint(ee.Kernel.prewitt().getInfo())
# Output weights matrix
# [1, 0, -1]
# [1, 0, -1]
# [1, 0, -1]
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],["The `ee.Kernel.prewitt()` function generates a 3x3 Prewitt edge-detection kernel. It accepts two optional arguments: `magnitude`, which scales the kernel values (defaulting to 1), and `normalize`, which normalizes the values to sum to 1 (defaulting to false). The function returns the kernel. Without arguments, it produces a kernel with weights: [[1, 0, -1], [1, 0, -1], [1, 0, -1]].\n"],null,[]]