图像检测中的线和边之间有什么区别？

Question

我们一直在学习像索贝尔和罗伯茨的卷积矩阵这样的方法来检测图像中的边缘，并扩展到Canny方法来清除它们。但现在，我们正在学习“线”检测，而不是“边缘”检测 - 使用像霍夫变换这样的方法。

问题是 - 我不知道如何概念化“线”和“边缘”之间的差异。有人可以在不使用复杂的数学方程式等的情况下向我解释这种差异吗？

Answer 1

边缘是从一个阶段/对象/事物到另一个阶段的过渡。一方面你有一种颜色，另一方面你有另一种颜色。或者一方面你有前景，另一方面你有背景。

行是一维结构。它的两侧都有相同的相位/物体/物体。一方面你有背景，另一方面也有背景。

渐变幅度滤波器将边缘转换为直线。

边缘有一个方向（法线），一条线有一个方向（如果你旋转180度，它看起来一样）。

您可以将一条线视为非常靠近的两条相对边。

线条和边线都是图像的局部属性。任何足够小的图像部分都将显示为边缘或线条。

它们都是局部直的，因为在一个足够小的区域内被认为是弯曲的东西将是直的。

Answer 2

Sobel和Roberts等方法可帮助您检测图像中的边缘。像Hough Transform这样的方法有助于识别这些边是否实际上是几何形状，如直线，圆和椭圆。

Answer 3

边缘检测是在图像中查找轮廓的过程，无论它们是什么样的。

线检测找到线段（有时通过扩展，其他几何图形，如圆弧）。