sobel、scharr和laplacian算子

sobel算子：

1：如何获取图像的轮廓（边缘）？
梯度计算=图像膨胀-图像腐蚀（效果差）
sobel=已数个像素【如3*3】为最小单位，进行x轴，y轴运算，得出色差，同时色差是负数，需要提高深度，但是展示时使用的范围为0-255，需要绝对值，此时的x轴轮廓或y轴轮廓再合一可得到高精度的图像轮廓
2：为什么不同时计算x，y轴？
因为同时进行x，y轴会降低运算的精度，最好还是单独计算x轴再单独计算y轴，最后再合并

scharr算子：
这两种算子都比sobel算子要敏感，体现在核的比例更大上

laplacian算子：
比较特殊，没有x和y的差距，是同时进行xy的计算，以核为核心向外进行计算，由内到外，而不是右减左或者下减上这种计算方式，对噪音点及其敏感，效果反而不佳，所以一般laplacian算子需要配合其他算子进行计算

结论：sobel算子中等，scharr算子过于敏感，而laplacian算子因为同时进行xy运算，效果反而不佳，需要配合其他算子