sobel边缘检测算法步骤 边缘检测算法有哪些呢？
边缘检测算法有哪些呢？
图像边缘检测是在二维或三维图像（特别是医学图像）中定位物体边缘的系统。通过输入（310）接收表示图像的每个元素的值的一组数据元素。数据集存储在存储设备（320）中。处理器（340）确定图像中对象的边缘。处理器至少计算数据元素的第一和/或第二导数，并计算由κ标识的图像的等照度曲率。处理器还确定校正因子α，其校正由对象的曲率和/或数据的模糊引起的边缘失准。校正因子α取决于等照度曲率κ。然后，处理器根据计算出的导数和等照度线的曲率确定算子的过零点。系统的输出（330）提供图像中的边缘位置的指示。早期的方法有边缘算子法、曲线拟合法、模板匹配法和阈值法。近年来，出现了许多新的边缘检测算法：小波变换、小波包边缘检测、基于数学形态学的边缘检测算法、模糊理论和神经网络。
毕设题目是基于FPGA的边缘检测，老师提问说怎么证明你这个是用FPGA做的，我该怎么回答？
这不是black gold的现成代码。它证明了，好吧，模拟源代码真的不好。现场板上电，摄像头与显示器连接。有多少老师能问这么低级的问题？如果你想知道这是不是你自己做的，你不需要问检测算法，问你有多少线是用在VGA。在配置相机时使用什么协议和定时，您可能会消除那些不是自己完成的。
机器学习近些年的发展只是依赖于“大数据”和“高计算”，在算法上并没有突破这是在影射深度学习么？
是的，从表面上看，理论上讲，算法领域似乎没有“革命性的突破”。即使是深度学习算法也只是神经网络发展的延伸。然而，正是大数据和GPU使得更多的尝试成为可能。这是一个百花齐放、百家争鸣的时代。各种算法都有自己的应用。想想看，经过长时间的进化，我们已经形成了人脑的“算法”机制。在当今的机器学习领域，如何挑战或突破这种“时空”边界或限制，从而产生所谓的“人工终极算法”，并将其应用到智能机器人大脑中？值得期待。
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