边缘检测(2)：Sobel算子与Canny算子

4年前更新

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上一篇文章介绍了边缘检测的一些基本概念。本文是边缘检测系列的第二篇，介绍两个成熟的边缘检测算法：Sobel算子和Canny算子。

Sobel算子

Sobel算子是基于梯度的边缘检测算法。
上一篇文章中我们已经得出结论：在图像中边缘所在的位置梯度较大。
而Sobel算子正是利用两个 $3\times3$ 的卷积核，与图像做卷积，得出各处的梯度（两个卷积核分别为x方向和y方向）。

Sobel算子的两个卷积核分别如下：

G_x= \left[ \begin{matrix} +1&0&-1\\ +2&0&-2\\ +1&0&-1 \end{matrix} \right] G_y= \left[ \begin{matrix} +1&+2&+1\\ 0&0&0\\ -1&-2&-1 \end{matrix} \right]

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