当将Sobel算子应用于X和Y方向的图像并从得到的X / Y向量计算角度（atan2）时，我似乎得到45度步长的渐变方向。 Sobel是否仅以45度的步长产生8个方向，或者我应该得到精确的角度还是圆角误差？
我使用sobel卷积来Gx和Gy这里提到的https://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator
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是使用分类Sobel运营商。让我们试着理解你在这里做了什么：
检测垂直线的Sobel算子如下：
[-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1]
如果将其应用于像素（将其放在像素顶部，并使用相邻像素中的值，然后将所有内容相加），如果右侧的像素具有不同的值，则它将仅具有非零值作为左边的像素。如果是这种情况，则测量是否存在垂直边缘。
以下是45度Sobel算子：
[-2 -1 0
-1 0 1
0 1 2]
如果您了解垂直方向如何工作，这应该很容易理解。当该矩阵的对角线具有不同的值时，将发生最大值，因此边缘为45度。
继续之前，请注意@ImanolLuengo在评论中提到的一件事：45度Sobel算子实际上会看到30度的斜率，它只会给它一个较小的值。它会减少它。如果您愿意，可以自己测试。
现在，使用3x3矩阵，您可以看到它很难获得30度的优势，主要是因为我们使用的内核是谨慎的，小的（3x3）不允许我们创造一个增强其他角度的kenrel。
然而，使用与Sobel算子相同的逻辑，我们可以想到一个可以增强任意角度的更大尺寸的内核。
例如，以下内核将主要增强30度：
[1 1 1 1 0
1 1 0 0 0
0 0 0 -1 -1
0 -1 -1 -1 -1]
这是对kenrel的手动近似，因为正如你在Sobel中所说，一些内核元素的数量比其他元素大。这个数字的规则是：要检测的边缘方向的值越高，实际穿过内核中心的值就越高。
这不是Sobel操作员，但你可以组成任何能完成你想要的工作的内核。