sobel算子(sobel算子模板)

Sobel算子的介绍

计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。

图像梯度之Sobel算子

??在OpenCV内，使用函数cv2.Sobel()实现Sobel算子运算，其语法形式为：

式中：

【例9.6】计算函数cv2.Sobel()在水平、垂直两个方向叠加的边缘信息。

??从程序可以看出，本例中首先分别计算x方向的边缘、y方向的边缘，接下来使用函数cv2.addWeighted()对两个方向的边缘进行叠加。在最终的叠加边缘结果中，同时显示两个方向的边缘信息。

Sobel & 各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子

Sobel算子：

Sobel算子是像素图像边缘检测中最重要的算子之一，在机器学习、数字媒体、计算机视觉等信息科技领域起着举足轻重的作用。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。

核心公式：

该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:

Sobel 算子有两个：

与Prewitt算子相比，Sobel算子对于像素的位置的影响做了加权，可以降低边缘模糊程度，因此效果更好。

Sobel算子另一种形式是 各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子 ，也有两个，

构成： 将Sobel算子矩阵中的所有2改为根号2，就能得到各向同性Sobel的矩阵。

由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数， 简单有效，因此应用广泛。

Sobel算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。

阈值化轮廓提取算法

在观测一幅图像的时候，我们往往首先注意的是图像与背景不同的部分，正是这个部分将主体突出显示，基于该理论，有 阈值化轮廓提取算法 ，该算法已在数学上证明当像素点满足正态分布时所求解是最优的。