sobel算法原理？
Sobel算子是一种图像边缘检测算法，用于在数字图像中发现强度梯度或边界的位置。Sobel算子可以将图像中的像素值转变转换成梯度的形式，然后将梯度值与预先设定的阈值进行比较，以便确定像素是否为边缘像素。以下是Sobel算法的原理：
sobel算法是谁发明的？
对于已经写进数字图像处理及机器视觉教科书多年的Sobel算子，谁也没曾追问和关怀过它的发明背景和历史。最近，给学生上“光电图像处理”课，想介绍一下该算子的来历，查了很多文献，就是找不到原始文献。Google学术里搜索，信息很多，却不一致。有标注为期刊论文的，也有标注出版物析出的，出版时间也不一致（冈萨雷斯《Digital Image Processing》教材标注的时间为1970年）。
这个看似简单，但领域内科研、开发人员沿用了几十年的边缘检测算子究竟如何产生的？偶然发现了一个帖子，该算子的提出者Irwin Sobel在算子产生多年后于该帖中详尽谈到它的由来和定义。
gradient函数与sobel的区别？
gradient函数与sobel的区别，gradient函数，即 图像梯度，是指图像某像素在x和y两个方向上的转变率（与相邻像素比较），是一个二维向量。
扩展版图像梯度（Sobel）
canny怎么用？
使用Canny边缘检测需要两个参数：最低阈值和最高阈值，该算法可以识别并提取图像边缘
具体步骤是：首先将图像转为灰度图像，并进行高斯滤波；然后在图像上运用Sobel算子，分别计算图像的x方向和y方向的灰度梯度，使用这两个梯度计算图像的边缘强度和方向；最后通过强度值的梯度，设置两个阈值，得到最终的边缘图像
Canny边缘检测是一种常用的计算机视觉算法，可以在图像处理、目的检测等领域得到广泛的使用
如在机器人的自主导航、图像识别、医学图像分析等方面都有使用
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