本文為 AI 研習社編譯的技術博客，原標題 ：
An Amazing Insight of How Image Processing Works
作者 | Bhanu Parashar
翻譯 | 老趙 校對 | 醬番梨
整理 | 菠蘿妹
原文鏈接：
https://medium.com/@bhanuparashar23/an-amazing-insight-of-how-image-processing-works-9b7a17aa42a4
對圖像處理如何工作的理解
我發現的最令人驚奇的是如何使用微積分巧妙地計算圖像邊緣。
考慮一個黑白圖像
在這裡，我放大了一個小區域。
如你所見，它包含許多像素。
它可以表示為具有以下約束的2D矩陣：
- 在AijAij中，i表示像素的x座標，j表示y座標
- 左上角是座標（0,0）
- x，即向右移動時增加，而y，j在向下移動時增加
- AijAij的值範圍為0到255,0表示黑色255表示白色
所以這個小區域的矩陣將是
現在只考慮矩陣的一行。
即：像這樣的東西
表示為：
如果我們在圖表上繪製它：
它會像
記住高值意味著更多的白色，低值意味著更多的黑色，範圍從0到255。
第1部分：現在有趣的開始
如果我們將這個圖表區分開來，考慮到函數y = f（x），該怎麼辦？
這裡y是值AijAij，x是矩陣的i（這裡y是不同的）
那麼讓我們繪製它的衍生物
正如你可以看到，從白色到黑色的圖像變化點，衍生物的值突然增加
如果我們進一步區分，即雙重差異，該怎麼辦？
所以你可以看到變化區域的突然爆發。
讓我們在圖像行中標記點：
現在，如果我們將這個東西應用於所有行並標記雙重導數的高值。
它沿著圖像的邊緣
同樣也可以將它用於所有列，你將獲得圖像中的完整邊緣。
第2部分：數學實施（比上面更令人驚訝）
如何通過計算機將這種差異應用於圖像：
一些數學家發現了一種叫做卷積的現象讓我先解釋一下：
考慮一個大的NxN矩陣和一個小的3x3矩陣：
這裡，如果小矩陣的點積與大矩陣的所有3x3大小的部分完成。 點積表示每個元素乘以其各自的元素，例如。 131 *（ - 1），162 * 0,232 * 1等。
結果保存在另一個矩陣中。
這個過程稱為卷積，這裡3x3矩陣是內核，它可以更大，但最常用的是3x3。
這種現象是，如果一個大矩陣與一個類似於核的核心區域進行卷積，則在結果矩陣中突出顯示（值增加），而非相似區域變暗。
代表雙重差異的內核是：
以上這些也稱為Sobel Kernel
第3部分：基於C ++的OpenCV實現
輸出
通過使用高斯導數，Canny邊緣檢測去除噪聲可以實現許多進步，這些可以在線輕鬆研究。
圖像：除了提供鏈接的圖像之外的所有圖像都是由我捕獲和編輯的。
它如何擴展到彩色圖像
顏色通常表示為RGB值（這裡是OpenCV，它是BGR）
B->藍色，G->綠色，R->紅色邊緣檢測通常在將彩色圖像轉換為黑白之後進行。
但是還有一種方法，Image可以轉換為HSV色空間這裡 H 代表 Hue，S 代表飽和度，V 代表值，即 H 代表顏色，S 代表強度，V 代表亮度。
因此，如果我們只採用H或Hue，我們可以找到邊緣而不受陰影或光線的影響。
還有其他方法。雷鋒網雷鋒網雷鋒網
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