对图形进行边缘检测并输出边缘点和该点所在处的灰度变化率

资 源 简 介

对图形进行边缘检测并输出边缘点和该点所在处的灰度变化率

详 情 说 明

边缘检测是图像处理中识别物体轮廓的关键技术，其核心思想是通过计算像素点灰度值的变化率来定位边缘位置。常见的方法包括基于一阶导数的Sobel算子和二阶导数的Laplacian算子，以及综合性能更优的Canny算法。

实现过程通常分为三个步骤：首先对图像进行高斯模糊降噪处理，然后通过卷积核计算横向与纵向的梯度值，最后结合梯度幅值和方向进行非极大值抑制。每个边缘点的输出应包含坐标位置和该点的梯度幅值（即灰度变化率），梯度方向可用于判断边缘走向。

高阶实现还会加入双阈值检测来区分强弱边缘，并通过滞后跟踪连接断裂的边缘线段。最终输出的边缘点集能够准确反映图像中物体的几何特征，为后续的形状分析或目标识别提供基础数据。