Sobel和Kirsch算子的優(yōu)缺點？Soble算子可以抑制噪聲，因此沒有太多孤立的邊緣像素。Sobel算子的邊緣定位精度不高，圖像邊緣的寬度往往超過一個像素，不適合邊緣定位精度要求高的應用。Prew

Sobel和Kirsch算子的優(yōu)缺點？

Soble算子可以抑制噪聲，因此沒有太多孤立的邊緣像素。

Sobel算子的邊緣定位精度不高，圖像邊緣的寬度往往超過一個像素，不適合邊緣定位精度要求高的應用。

Prewitt操作員：可抑制噪音。抑制噪聲的原理是對像素進行平均，但平均像素相當于對圖像進行低通濾波，因此Prewitt算子的邊緣定位不如Roberts算子。

此運算符類似于Sobel運算符，但權重已更改，但它們之間仍有差距。根據互聯(lián)網上的信息，Sobel比Prewitt更能準確地檢測出圖像的邊緣。

sobel算子里的閾值是怎么設的？

您可以自己設置。

由于圖像處理經常是復雜的，因此沒有非常通用的方法。

一種具有處理序列的圖像處理閾值有很好的效果。

改變一種形象是不好的。

Sobel應該是灰度的。稍后將進行二值化。

OTU可用于對Sobel的結果圖進行二值化。

您還可以使用Otsu方法來計算閾值并進行一些更改，如-5或其他。

如果是寫文章，就要涉及到各種理論。

如果是一個項目，理論就無關緊要了。只要這種圖像效果好，

不在乎閾值設置是否合理。

確保這種圖形具有相同的照明和焦距。否則，邊界強度

會不同，這會很煩人。