角检测和边缘检测
快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。
角检测和边缘检测之间的区别
角检测 vs. 边缘检测
角检测或兴趣点检测（interest point detection）是计算机视觉系统中用来提取特征以及推测图像内容的一种方法.角检测的应用很广，经常用在运动检测，跟踪，图像镶嵌（image mosaicing），全景图缝合（panorama stiching），三维建模以及物体识别中. 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征检测中的一个研究领域。 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。.
之间角检测和边缘检测相似
角检测和边缘检测有1共同点（的联盟百科）: 梯度。
在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点的梯度指向在這點标量场增长最快的方向（當然要比較的話必須固定方向的長度），梯度的絕對值是長度為1的方向中函數最大的增加率，也就是說 |\nabla f|.
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- 什么角检测和边缘检测的共同点。
- 什么是角检测和边缘检测之间的相似性
角检测和边缘检测之间的比较
角检测有11个关系，而边缘检测有20个。由于它们的共同之处1，杰卡德指数为3.23% = 1 / (11 + 20)。
参考
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