边缘检测算子与Canny边缘检测
检测步骤如下:
1.应用高斯滤波器，平滑图像，滤除噪声点(降噪，噪声点也是像素变化急剧的点，属于高频部分，提前去除，降低后续在边缘部分引入不必要的边缘)
2.计算图像中每个像素点的梯度大小和方向(梯度)
3.使用非极大值抑制(Non-Maximum suppression，NMS)，以消除边缘检测、目标检测带来的杂散响应，即对待测边缘或目标，应尽可能有唯一的准确响应(非极大值抑制)
4.应用双阈值检测，确定真实和潜在的边缘(双阈值检测)
5.通过抑制孤立的弱边缘，完成边缘检测。
一、Roberts 边缘检测算子
Roberts边缘检测算子根据任意一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理，采用对角线方向相邻两像素之差，即：
Roberts检测器较为简单，但具有一些功能上的限制，例如，它是非对称的，而且不能检测诸如45°倍数的边缘。然而，它还是经常用于硬件实现中，因为它既简单又快速。
二、Prewitt 边缘检测算子
Prewitt 边缘检测算子模板如下：
图像中的每个像素都用这两个核作卷积，一个核对垂直边缘影响最大，另一个核对水平边缘影响最大。两个卷积的绝对值的最大值作为该点的输出值。不能简单的将小于0的值处理为0，这样会丢失信息。它比Sobel检测器在计算上要简单一些，但比较容易产生一些噪声。
三、Sobel 边缘检测算子
对数字图像的每个像素，考察它上下左右邻点灰度的加权差，与之接近的邻点的权大。据此，定义Sobel算子如下：
Sobel 算子很容易在空间上实现，边缘检测效果较好，且受噪声的影响也较小。邻域增大抗噪性会更好，但计算量也会增大，得出的边缘也会相应变粗。Sobel算子会检测出许多伪边缘，边缘定位精度不够高，在精度要求不高时是一种较常用的边缘检测方法。
参考：https://blog.csdn.net/qq_44947220/article/details/112908731?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E8%BE%B9%E7%BC%98%E6%A3%80%E6%B5%8B%E7%AE%97%E5%AD%90&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-112908731.142^v102^control&spm=1018.2226.3001.4187
https://blog.csdn.net/qq_44947220/article/details/112908731?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E8%BE%B9%E7%BC%98%E6%A3%80%E6%B5%8B%E7%AE%97%E5%AD%90&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-112908731.142^v102^control&spm=1018.2226.3001.4187
https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/126435702?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7EPaidSort-1-126435702-blog-68947772.235%5Ev43%5Econtrol&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7EPaidSort-1-126435702-blog-68947772.235%5Ev43%5Econtrol&utm_relevant_index=1https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/126435702?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7EPaidSort-1-126435702-blog-68947772.235%5Ev43%5Econtrol&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7EPaidSort-1-126435702-blog-68947772.235%5Ev43%5Econtrol&utm_relevant_index=1