最近学习canny和sobel，记录自己对其算子的理解
因为边缘是梯度变化的位置，在数学中可以用导数表示，
那么用算子就可以表示为 [1,-1] ，这样就可以表示用来f(x+1,y) - f(x,y)
这里记录几个算子，第一个就是Prewitt算子，表示如下：
可以看到这个算子是用了3x3的模板，因为如果用之前所说的1x2的算子，正好有两个像素的位置差距很大，那么带来的影响就比较大，为了减少个别点的影响，所以选择了大一点的模板。
接下来就是sobel算子，这也是canny算子的核心；这里解释一下为什么算子会有个2存在
其实sobel是先高斯平滑了一下，再做的边缘检测，可以看到下面这个图片，sobel算子可以表示如下（矩阵是可以分开计算的）
最后就是一个倾斜角度的边缘检测算子，如下图所示：Mx计算的是135°的边缘，而My计算的是45°的边缘。
下面是matlab对Prewitt算子和随机写的一个算子的理解
img = im2uint8(ones(100,100)); % 产生一个100*100的纯白色图片
img(:,45:75) = 0; % 使图片的中间为黑色条纹
k1 = [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1]; % Prewitt算子
k2 = [-1 2 -1;-1 2 -1;-1 2 -1]; % 未命名算子
res = im2uint8(conv2(img,k2));
res(res < 0) = 0;
subplot(1,2,1);imshow(img);title("原图");
subplot(1,2,2);imshow(res);title("结果图");
利用Prewitt算子得到的结果如下所示，因为代码中使用的是con2函数，会自动padding，这个算子主要是检测中间边缘梯度变化的部分
而如果使用 k2 = [-1 2 -1;-1 2 -1;-1 2 -1]; 得到的就是如下图所示，还是因为padding的原因，请忽略结果图中最左最右两条白线，
可以看到这里这个算子将黑白变化的边缘给表现出来了。
等后面还有更深的理解的话，再继续补充吧。