图像检测中，线和边缘有什么区别？

Question

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我们一直在学习像Sobel和Roberts卷积矩阵这样的方法来检测图像中的边缘，并扩展到Canny方法以清除它们。但现在，我们正在学习“线”检测，而不是“边缘”检测-使用Hough变换等方法。

问题是-我甚至不知道如何概念化“线”和“边缘”之间的区别。有人能够在不使用复杂的数学方程等的情况下解释这种差异吗？

- j panton

线条是近似直线的，边缘不一定是。 - Mark Setchell

线检测是否属于边缘检测的子主题？当Canny方法已经处理了大部分工作时，为什么还需要像霍夫变换这样的方法呢？ - j panton

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Canny 只在非常局部的区域寻找梯度。Hough 则退后一步，查看整个图像以寻找可能对一条直线有贡献的片段。 - Mark Setchell

3个回答

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边缘检测是在图像中找出轮廓的过程，无论它们看起来如何。

线检测会找到线段（有时会通过扩展其他几何图形，如圆弧）。

- user1196549

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Sobel和Roberts等方法可以帮助您在图像中检测边缘。Hough Transform等方法可以帮助识别这些边缘是否实际上是几何形状，如直线、圆和椭圆。

- elarmando

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可以查看英文原文，
原文链接

- Cris Luengo · Accepted Answer

边缘是从一个相位/对象/事物到另一个的过渡。一侧有一种颜色，另一侧有另一种颜色。或者一侧是前景，另一侧是背景。线是一种1D结构。它在两侧具有相同的相位/对象/事物。一侧是背景，另一侧也是背景。

梯度幅值滤波器将边缘转换为线条。

边缘有一个方向（法线），线条有一个方向（如果你将其旋转180度，它看起来是一样的）。

您可以将线条视为非常接近的两个相反的边缘。

线条和边缘都是图像的局部属性。图像的任何足够小的部分都会显示为边缘或线条。

它们都是局部直线，因为在足够小的区域内考虑到曲线的东西会显示为直线。