本文介绍了基于零交叉的边缘检测方法在计算机视觉中的应用，讲解了其基本原理并提供了Python编程实现。通过高斯滤波降低噪声，拉普拉斯滤波检测边缘，再利用零交叉定位边界，代码中阈值参数可调，以控制边缘检测敏感度。
基于零交叉的边缘检测器编程
边缘检测是计算机视觉领域中的重要任务之一，它用于提取图像中物体的边界信息。在本文中，我们将介绍一种基于零交叉的边缘检测器，并提供相应的源代码实现。
零交叉边缘检测器是一种经典的边缘检测方法，它基于图像中灰度值的变化来检测边缘。其基本原理是找到图像中灰度值变化最大的位置，这些位置通常对应着物体的边界。
以下是基于Python编程语言的零交叉边缘检测器的源代码实现：
import cv2
import numpy as np
def zero_crossing_edge_detection(image, threshold):
# 高斯滤波
blurred = cv2
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