边缘检测提取目标区域

通过检测区域的边缘得到目标区域。

区域的边缘像素灰度值往往会发生灰度值上的突变，针对这些跳跃性的突变进行检测和计算，可以得到区域的边缘轮廓。

1.像素级边缘提取：使用边缘滤波器寻找图像中的梯度变换明显部分；

Sobel算子结合高斯平滑和微分求导。

（01）获取图像

（02）选择感兴趣的区域

（03）图像滤波sobel_amp、sobel_dir、edges_image、derivate_gauss、edges_color

（04）提取边缘skeleton

（05）边缘处理

（06）显示结果

sobel_amp：1参数输入的图像(单通道)2参数输出带有边缘梯度的图像3参数卷积核或滤波器的类型4参数滤波器尺寸(值越大线条越粗细节越少，奇数)

edges_image：1参数输入单通道图像2参数输出边缘梯度图像3参数边缘方向图像4参数滤波算子5参数平滑程度(值越小平滑程度越大默认0，0.1-1.1之间取值)6参数极大值抑制7参数滞后阈值低参数8参数滞后阈值高参数；

derivate_gauss：1参数输入灰度图像2参数滤波后图像3参数高斯倒数sigma4参数计算的导数和特征；

laplace：1参数多通道图像2参数输出laplace图像3参数输入图像类型4参数滤波器核的尺寸(3-39的奇数)5参数滤波核或掩膜的类型；

laplace_of_gauss：1参数输入的图像2参数输出图像3参数高斯平滑系数(值越大，平滑力度越大，图像越模糊)；

2.亚像素边缘提取：完成亚像素边缘提取、轮廓合并以及XLD轮廓输出；

edges_sub_pix：1参数输入单通道图像2参数输出的XLD轮廓3参数滤波算子4参数平滑程度(值越小，平滑程度越大，默认0, 在0.1-1.1之间)56参数滞后阈值(低高)

edges_color_sub_pix

line_gauss：1参数单通道图像2参数输出3参数高斯平滑系数45参数滞后阈值高低阈值6参数提取较明或较暗的线条7参数是否需要提取线条宽度8参数调整线条位置和宽度（bar-shaped条形 gaussian高斯型 parabolic抛物线型）9参数表示是否连接(用户线段不连续情况)

3.轮廓处理：学会轮廓的生成、分割、筛选、连接以及拟合操作；（拟合直线，圆形，矩形，椭圆）