图像处理中的边缘检测算子

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，其目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。常用的边缘检测算子有：Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Krisch算子、Log_Laplacian高斯拉普拉斯算子等。这些算子大多是基于方向导数模板求卷积的方法，检查每个像素的邻域，并对灰度值变换率进行量化，包括方向的确定。

在实现边缘检测算子时，一般的思路是将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和（卷积和取绝对值），然后用新的矩阵（与原图一样大小）去接收每次的卷积和的值，卷积图片所有的像素点后，把新的矩阵数据类型转化为uint8。需要注意的是，必须对求得的卷积和的值求绝对值；矩阵数据类型进行转化。

除了算子的选择和卷积计算外，边缘检测还可以通过以下步骤实现：

1、图像降噪：梯度算子可以用于增强图像，本质上是通过增强边缘轮廓来实现的。但是，它们受噪声的影响都很大，因此第一步应该先去除噪声，因为噪声就是灰度变化很大的地方，所以容易被识别为伪边缘。

1、计算图像梯度，得到可能边缘。计算图像梯度能够得到图像的边缘，因为梯度是灰度变化明显的地方，而边缘也是灰度变化明显的地方。当然这一步只能得到可能的边缘，因为灰度变化的地方可能是边缘，也可能不是边缘。这一步就有了所有可能是边缘的集合。

1、非极大值抑制：通常灰度变化的地方都比较集中，将局部范围内的梯度方向上，灰度变化最大的保留下来，其它的不保留，这样可以剔除掉一大部分的点。将有多个像素宽的边缘变成一个单像素宽的边缘。即“胖边缘”变成“瘦边缘”。

1、双阈值筛选：通过非极大值抑制后，仍然有很多的可能边缘点，进一步的设置一个双阈值，即低阈值（low），高阈值（high）。灰度变化大于high的，设置为强边缘像素，低于low的，剔除。在low和high之间的设置为弱边缘。进一步判断，如果其领域内有强边缘像素，保留，如果没有，剔除。

在Python中，可以使用OpenCV库来实现边缘检测。OpenCV提供了多种边缘检测算法的实现，包括Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子等。例如，使用Sobel算子实现边缘检测可以按照以下步骤：

1、读入图像：可以使用函数读入图像。