计算机视觉系列-图像分类前置基础-PaddlePaddle Sobel算子、Laplace算子、卷积、求导法则

计算机视觉系列-图像分类前置基础-PaddlePaddle Sobel算子、Laplace算子、卷积

Sobel算子

Sobel算子，也被称为Sobel - feldman算子或Sobel滤波器，用于图像处理和计算机视觉，特别是在边缘检测算法中，它创建了强调边缘的图像。它以斯坦福人工智能实验室(SAIL)的欧文·索贝尔(Irwin Sobel)和加里·费尔德曼(Gary Feldman)命名。Sobel和Feldman在1968年SAIL的一次演讲中提出了“ Isotropic 3x3图像梯度算子”的概念。从技术上讲，它是一个离散微分算子，计算图像强度函数梯度的近似值。在图像中的每一点上，Sobel-Feldman算子的结果或者是相应的梯度向量，或者是这个向量的模。Sobel-Feldman算子基于图像与小的、可分离的、整数值滤波器在水平和垂直方向的卷积，另一方面，它产生的梯度近似是相对粗糙的，特别是对图像的高频变化。