如何用Python实现边缘检测算法？

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为什么检测边缘？我们首先应理解的问题是：为什么要费尽心思去做边缘检测？除了它效果显著之外，边缘检测为何仍是一种实用的技术？为了更好地解答这个问题，请详细思考。

为何检测边缘？

我们首先应该了解的问题是：“为什么要费尽心思去做边缘检测？”除了它的效果很酷外，为什么边缘检测还是一种实用的技术？为了更好地解答这个问题，请仔细思考并对比下面的风车图片和它的“仅含边缘的图”：

可以看到，左边的原始图像有着各种各样的色彩、阴影，而右边的“仅含边缘的图”是黑白的。如果有人问，哪一张图片需要更多的存储空间，你肯定会告诉他原始图像会占用更多空间。这就是边缘检测的意义：通过对图片进行边缘检测，丢弃大多数的细节，从而得到“更轻量化”的图片。

因此，在无须保存图像的所有复杂细节，而 “只关心图像的整体形状” 的情况下，边缘检测会非常有用。

如何进行边缘检测 —— 数学

在讨论代码实现前，让我们先快速浏览一下边缘检测背后的数学原理。作为人类，我们非常擅长识别图像中的“边”，那如何让计算机做到同样的事呢？

首先，假设有一张很简单的图片，在白色背景上有一个黑色的正方形：

在这个例子中，由于处理的是黑白图片，因此我们可以考虑将图中的每个像素的值都用 0（黑色） 或 1（白色） 来表示。除了黑白图片，同样的理论也完全适用于彩色图像。