ee.Kernel.prewitt
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
สร้างเคอร์เนลการตรวจหาขอบแบบ Prewitt ขนาด 3x3
การใช้งาน | การคืนสินค้า |
---|
ee.Kernel.prewitt(magnitude, normalize) | เคอร์เนล |
อาร์กิวเมนต์ | ประเภท | รายละเอียด |
---|
magnitude | Float, ค่าเริ่มต้น: 1 | ปรับขนาดแต่ละค่าตามจำนวนนี้ |
normalize | บูลีน ค่าเริ่มต้น: false | ทำให้ค่าเคอร์เนลอยู่ในค่าปกติที่ผลรวม 1 |
ตัวอย่าง
โปรแกรมแก้ไขโค้ด (JavaScript)
print('A Prewitt kernel', ee.Kernel.prewitt());
/**
* Output weights matrix
*
* [1, 0, -1]
* [1, 0, -1]
* [1, 0, -1]
*/
การตั้งค่า Python
ดูข้อมูลเกี่ยวกับ Python API และการใช้ geemap
เพื่อการพัฒนาแบบอินเทอร์แอกทีฟได้ที่หน้า
สภาพแวดล้อม Python
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]
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC"],[],["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,[]]