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它会用到周围这一圈9个点的值，我们要计算对应Z5这个坐标。
这个像素，做它的计算。
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原本的像素，它的亮度值，我写成是Is。
那么经过函数的转换，这个函数可能是Sobel，也可能是中值滤波，也可能是我们现在做的动画，平均数。
600*400的原始图像转换成600*400的动画图像。
如果做Photoshop，一个原图，一个目标图像。
它的值，使用对应的平均值来做的。
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这个Is对应的坐标，是Z5。
代入公式里面，算平均值。
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总共是9个点的平均值。
对应的坐标是中间点的，是需要引用外围的8个点。
由此呢，把整个图像做完。
这样做会有一个问题，就是3*3的模板，是得不到最左边这一列，最右边这一列，顶上这一行，最下面这一行。
这4个边界是没有图像的，
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边上这一圈，最外围的这一圈，它的3*3的模板得不到有效的数据源的。
最外围这一圈怎么做呢？
冈萨雷斯也好，夏老师也好，都有他的处理方法。
夏老师，我们在这个教材里面，最外围这一圈全部填零。
这个是求平均数，动画的处理，我们也可以很容易地做一个动画的处理。
现在我们来看看它做图像边缘检测的算法。
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我现在举的这个例子是一个简单的例子，是动画的色彩。
动画非常简单，就求平均数，这个Fn就是对模板求平均数。
图像边缘是什么呢？
如果是对红绿蓝，我们要转成YUV，我们看它的亮度的图像。
因为其它三种模式都可以单独来做，单独做红，单独做蓝，单独做绿。
那么我们在图像边缘上呢，我们主要讨论它的亮度。
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为什么这么说呢？
什么是图像边缘？
图像边缘，不是小姑娘把它抠出来，而是用硬件逻辑，用算法把边沿要抠出来。
比方说像这个树叶的边缘，把它抠出来。
花的边缘。
如果它变成一张亮度的图像，就是黑白的图像，边缘有什么特征呢？
数学上有什么特征呢？
算法上告诉我们，图像的变化率，Sobel，图像边缘检测算法告诉我们，是亮度的变化率。
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亮度变化率大的地方，边缘一定会存在亮度变化大的地方。
图像的边缘一定是亮度急剧变化的地方。
什么是亮度的变化率呢？
亮度的变化率，就是亮度的导数。
我们知道，变化率嘛，导数就是变化率。
所以说呢，我们可以这么看，如果用图像在两个方向上的变化率。
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一张600*400的图像，它一定会存在在X方向，横轴方向上的亮度的变化率，纵轴方向亮度的变化率。
这就是亮度的变化率。
而图像边缘有可能发生在什么地方呢？
亮度变化率比较大的地方。
亮度明显发生变化的地方。
这个时候可能会得到边缘。
所以说呢，这个时候就需要计算出亮度的变化率。
本帖最后由 lcytms 于 2017-5-2 11:08 编辑
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就是把原始图像，做动画的时候把原始图像转成一个平均数的图像，平均数是3*3的模板算出来的。
我们要得到一张亮度变化率的图像，原始图像600*400，要得到一个导数的图像。
一个是X方向上的导数，一个是Y方向上的导数，所以说要得到绝对的倒数，应该是Dx2+Dy2开根号。
这个如果要在算法里面实现，首先要计算出X和Y方向的偏导数，其次呢，还要计算它的平方和，平方根。
偏导数怎么算？
这有个算法实现的问题。
