sobel_dir（算子）

sobel_dir - 使用Sobel算子檢測邊緣（振幅和方向）。

sobel_dir(Image : EdgeAmplitude, EdgeDirection : FilterType, Size : )

描述

sobel_dir計算圖像的一階導數，并用作邊緣檢測器。過濾器基于以下過濾器掩碼：

A =
1 2 1
0 0 0
-1 -2 -1

B =
1 0 -1
2 0 -2
1 0 -1
根據所選的過濾器類型，這些掩碼的使用方式不同。 （在下文中，a和b表示將圖像與A和B卷積為一個特定像素的結果。）

對于尺寸為3x3的Sobel算子，直接應用相應的濾波器A和B，而對于較大的濾波器尺寸，首先使用尺寸為Size-2的高斯濾波器（參見gauss_image）或二項式濾波器（參見binomial_filter）對輸入圖像進行平滑處理。 。為上述FilterType值選擇高斯濾波器。這里，必須使用Size = 5,7,9,11或13。通過將“_binomial”附加到FilterType的上述值來選擇二項式過濾器。這里，可以在5到39之間選擇大小。此外，可以通過在Size中傳遞兩個值來選擇不同的平滑列和行方向的量。這里，Size的第一個值對應于掩模寬度（列方向上的平滑），而第二個值對應于二項式濾波器的掩模高度（行方向的平滑）。二項式濾波器只能用于byte，uint2和real類型的圖像。由于平滑減小了邊緣幅度，在這種情況下，邊緣幅度乘以因子2以防止信息丟失。因此，
sobel_dir(I,Amp,Dir,FilterType,S)

對于Size > 3在概念上等同于

 scale_image（I，F，2,0）gauss_image（F，G，S-2）sobel_dir（G，AMP，風向，過濾式，3）

或者

 scale_image（I，F，2,0）binomial_filter（F，G，S [0] -2，S [1] -2）sobel_dir（G，AMP，風向，過濾式，3）。

邊緣方向在EdgeDirection中返回，并以2度步長存儲，即，在數學上正方向的x度的邊緣方向和相對于水平軸的邊緣方向在邊緣方向圖像中存儲為x / 2。此外，考慮強度變化的方向。讓我們表示圖像漸變。然后以r / 2返回以下邊緣方向：

邊緣幅度為0的點被指定為邊緣方向255（未定義的方向）。
sobel_amp可以在OpenCL設備上執行。請注意，當對Size> 3使用高斯過濾時，結果可能與CPU實現不同。

并行

支持OpenCL計算設備。
多線程類型：可重入（與非獨占運算符并行運行）。
多線程范圍：全局（可以從任何線程調用）。
在元組級別自動并行化。
在通道級別自動并行化。
在域級別自動并行化。

參數

Image （input_object）（多通道 - ）圖像（-array）→對象（byte / int2 / uint2 / real）
輸入圖像。

EdgeAmplitude（output_object）（多通道 - ）圖像（-array）→對象（byte / int2 / uint2 / real）
邊緣幅度（梯度幅度）圖像。

EdgeDirection（output_object）（多聲道 - ）圖像（-array）→對象（方向）
邊緣方向圖像。

FilterType（input_control）string→（string）
過濾器類型。
默認值：‘sum_abs’
值列表：‘sum_abs’，‘sum_abs_binomial’，‘sum_sqrt’，‘sum_sqrt_binomial’
值列表（用于計算設備）：‘sum_abs’，‘sum_sqrt’，‘sum_abs_binomial’，‘sum_sqrt_binomial’

Size（input_control）整數（-array）→（整數）
過濾面罩的大小。
默認值：3
值列表：3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23,25,27,29,31,33,35,37,39