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迅捷/金属图像处理

1.边缘检测 边缘检测是空间滤波的一种。 边缘是对象的外部限制。 在边缘，图像的亮度急剧变化。 边缘检测是为了计算图像中位置亮度的急剧变化。 如何计算仓位？ 使用差分。 在连续域中，图像的导数为 其中f（x，y）是输入图像，与上一节中的I（i，j）相同。 当前计算将在离散域中执行，因此需要近似值。 （x，y）表示每个像素的索引，以金属表示。 因此，这些值的增量足够小。 可以使用以下近似值。 这只是一个减法！！ 简单。 再考虑以下情况。 目标像素是I（2，2） 。 然后，目标像素两侧的增量为 水平： I（2，3）– I（2，1） 垂直： I（3，2）– I（1，2） 水平和垂直内核变成 试试这个过滤器。 SwiftImageProcessor/Shader/Edge/derivatives.metal准备SwiftImageProcessor/Shader/Edge/derivatives.metal 。 双for循环是卷积。 后一部分是颜色转换。 这将生成landscape_derivatives.jpg 。 可能会得到边缘。 根据内核定义了一些特殊的过滤器，并在我的项目中准备了这些过滤器。 威特过滤器 索贝尔滤波器 拉普拉斯 拉普拉斯滤波器在使用二阶导数方面与Prewitt和Sobel不同。 导数在图像处理中由增量近似，因此二阶导数为 在数学中，拉普拉斯定义为以下等式 这个方程很重要，但与下面的内核矩阵无关。 SwiftImageProcessor/Shader/Edge/laplace.metal 。 所以尝试一下。 其他文章 0.基本 2.平滑滤波器，高斯和双边