边缘计算使用什么算子-边缘计算的算法
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边缘检测的三种算法介绍
1、Canny算子Canny边缘检测算法步骤：（1）用一个高斯滤波器平滑输入图像（2）计算梯度幅值图像和角度图像（3）对梯度幅值图像进行非最大抑制（4）用双阈值处理和连接分析来检测并连接边缘Canny算子是上述中效果最好的算子，该算子去噪能力强，在连续性、细度和笔直度等线的质量方面也很出众。
2、④定位： 如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。 在边缘检测算法中，前三个步骤用得十分普遍。这是因为大多数场合下，仅仅需要边缘检测器指出边缘出现在图像某一像素点的附近，而没有必要指出边缘的精确位置或方向。
3、边缘提取其实也是一种滤波，不同的算子有不同的提取效果。比较常用的方法有三种，Sobel算子，Laplacian算子，Canny算子。Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素；当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。
4、首先，我们来描述一下Canny边缘检测器：Canny边缘检测算子是一种边缘检测算子，它***用多级算法检测图像中广泛的边缘。它是由John F. Canny在1986年开发的。Canny还提出了边缘检测的计算理论，解释了该技术的工作原理。Canny边缘检测算法由5个步骤组成：降噪；梯度计算；非最大抑制；双阈值；滞后边缘跟踪。
5、最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小。最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小。
一阶导数滤波器包括什么算子
1、一阶：Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子， Kirsch算子，罗盘算子；二阶： Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点，Canny算子，Laplacian算子。Canny算子（或者这个算子的变体）是最常用的边缘检测方法。
2、Prewitt算子和Sobel算子都是一阶的微分算子，而前者是平均滤波，后者是加权平均滤波且检测的图像边缘可能大于2个像素。这两者对灰度渐变低噪声的图像有较好的检测效果，但是对于混合多复杂噪声的图像，处理效果就不理想了。LOG滤波器方法通过检测二阶导数过零点来判断边缘点。
3、上述所有的滤波器都是近似计算图像函数的一阶导数，像素变化大的区域计算得到的值较大，平坦的区域计算值较小。sobel 算子通过对图片函数求导，那些数值绝对值较高的点对应了边界区域：如果继续求二阶导，则导数较大的点对应了过零点：因此，也可以通过搜索二阶导的过零点来检测边界点。
4、梯度并非单纯的增强，它通过消除图像中的渐变，揭示出原本不易察觉的细节。比如，处理前的图像中，渐变色使得缺陷难以察觉；而经过梯度变换后，渐变被压缩，缺陷瞬间显现，无论是对人眼还是计算机都大有裨益，因为它简化了数据处理，提高了效率。
5、常见的边缘检测工具包括一阶微分算子，如Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子，以及二阶微分算子，如Laplace算子和Kirsh算子。这些算子通常以小区域模板的形式表示，通过图像卷积实现微分运算。然而，它们对噪声敏感，对于噪声较大的图像，可能效果不佳。
6、带通和导向滤波器 Sobel算子是带方向的滤波器的近似，先用高斯核平滑图像，再用方向导数（拉普拉斯算子）作用于图像，得到导向滤波器，导向具有潜在的局部性以及很好的尺度空间特性。导向滤波器常用来构造特征描述子和边缘检测器，线性结构通常被认为是类似边缘的。
梯度法和laplacian算子在检测边缘时有何相同与不同
边缘检测算子一阶的有Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子， Krisch算子，罗盘算子；而二阶的还有Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点。
图像化就是指将各种复杂多变的信息，来制作“图像”的进程。这些“图像”可以是平面的，也可以是立体的，甚至还可能是多维的。是以图像来表达意义的文化趋势。
Roberts算子又称为交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。
一阶：Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子， Kirsch算子，罗盘算子；二阶： Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点，Canny算子，Laplacian算子。Canny算子（或者这个算子的变体）是最常用的边缘检测方法。
关于边缘计算使用什么算子，以及边缘计算的算法的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
