14、机器学习在边缘检测技术选择及温度控制中的应用

机器学习在边缘检测技术选择及温度控制中的应用

1. 机器学习在边缘检测技术选择中的应用

1.1 边缘检测与图像处理概述

图像是按列和行排列的二维数组或矩阵，边缘是由于像素颜色强度的突然变化而形成的。边缘检测在医学、航空航天工程、机器人等多个科学和工程领域都有应用。图像处理是将图像转换为数字形式并进行操作，以获得增强的图像或提取有用信息的方法，其技术包括以下三个步骤：

graph LR
    A[图像输入] --> B[图像处理操作]
    B --> C[输出图像或特征]

1.2 常见边缘检测技术

常见的边缘检测技术可分为经典边缘检测（Sobel、Prewitt、Robert）和Canny边缘检测，它们都是基于梯度的边缘检测算子；而Marr - Hildreth技术是基于拉普拉斯的边缘检测技术。
- Sobel算子 ：在(x, y)位置计算从 - 1到 + 2的梯度，其卷积矩阵（核矩阵）如下：
| Horizontal (x) | | |
| — | — | — |
| -1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 1 |
| -1 | 0 | 1 |
| Vertical (y) | | |
| 0 | 0 | 0 |
| -1 | 0 | 1 |
| -1 | -1 | -1 |
- Prewitt算子 ：在(x, y)位置计算从 - 1到 + 1的