基于zynq的OV5640摄像头的sobel算子边缘检测
Posted FPGA与ZYNQ的学习笔记
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了基于zynq的OV5640摄像头的sobel算子边缘检测相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
最近鸽了挺久的，因为最近要做课设，再加上被这个工程的调试给难到了。
在做该工程的时候，有一个良好的项目管理习惯会让开发的时候不会让人那么的高血压。
特别要注意的是，异步FIFO的读写时钟的速率匹配问题，这个问题卡了我好久。
1、sobel算子
Sobel 算法是像素图像边缘检测中最重要的算子之一，在机器学习、数字媒体、计算机
视觉等信息科技领域起着举足轻重的作用。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来
计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应
的梯度矢量或是其法矢。
Sobel 边缘检测通常带有方向性，可以只检测竖直边缘或垂直边缘或都检测。
实现步骤：
第一步：Sobel 提供了水平方向和垂直方向两个方向的滤波模板。设 x 方向和 y 方向
的卷积因子分别为 Gx和 Gy，模板如下所示，A 为原图像。
第二步：矩阵运算后，就得到横向灰度值 Gx 和纵向灰度值 Gy，然后通过如下公式进
行计算出该点的灰度值：
这个运算比较复杂，涉及到平方和开根（FPGA 不擅长），可以采用取近似值计算方法，对
于最终结果影响不大
第三步：设置一个阈值 threshold，对数据进行比较然后输出二值图像
2、图像灰度算法
图像数据中，含有RGB三种颜色的数据，如果一起处理的话，要很大的的运算量和位宽，为了减小运算量，可以将24位的RGB数据转化为8位的灰度图像。
虽然丢失了一些颜色等级，但是从整幅图像的整体和局部的色彩以及亮度等级分布特征来看，灰度图描述与彩色图的描述是一致的。一般有分量法、最大值法、平均值法、加权平均法四种方法对彩色图像进行灰度化。
然后本次采用的是平均值法。
将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。如下:
上式中有除法，考虑到在 FPGA 中实现除法比较的消耗资源，这里在实现前可以先做
如下的近似处理。可以将上面公式乘以 3/256，这样就需要同时乘以 256/3 保证公式的正确
性。公式处理过程如下：
对 256/3 做近似取整处理，将 256/3 替换成 85，则公式变为如下。
这样式子中除以 256 就可以采用移位方法来处理，式子变为如下：
上面处理过程中使用是对 256/3 的近似处理，当然这里可以采用其他数据，比如
512/3、1024/3、2048/3 等等，基本的原则是将平均公式法中分母的 3 替换成 2 的幂次的
数，这样除法就可以使用移位的方式实现，减小 FPGA 中由于存在除法带来的资源消耗。
3、sobel算法的实现
该工程用到的算子需要三行数据才能进行，我们可以先缓存两行数据，然后接下来的输入数据加上之前缓存的两行的数据就是三行数据了，示意图如下：
缓存区像移位寄存器一样，一个周期输入一个数据和输出一个数据，可以用xilinx的RAM-base Shift Register IP核来实现。
但上面仅实现31的模板，要实现33的模板可在每行输出串联三组寄存器，以下是示意图：
然后我们就可以取寄存器组里面的值进行Sobel 算法的实现了。
4、sobel算法模块
本模块需要
- 1个16位宽1024深度的异步FIFO
- 2个16位宽1024深度的同布FIFO
- 2个8位宽400深度RAM-base Shift Register IP核
sobel_core_v1_0.v
`timescale 1ns / 1ps
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Company: GDUT
// Engineer: Lclone
//
// Create Date: 2023/03/27 22:04:23
// Design Name: sobel_core
// Module Name: sobel_core
// Project Name: sobel_core
// Target Devices:
// Tool Versions:
// Description:
//
// Dependencies:
//
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
//
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
module sobel_core_v1_0
# ( parameter LINE_LENGTH = 800, //行长度
parameter LINE_NUM = 480) //场长度
(
//------系统接口---------
input m_clk, //主时钟
input rst_n, //复位信号
//------摄像头接口-------
input pclk, //像素时钟
input [15:0] cam_data, //图像数据输入
input data_valid, //数据有效
//------maxis接口--------
input m_axis_tready,
output reg m_axis_tvalid,
output [15:0] m_axis_tdata,
output reg m_axis_tlast,
output m_axis_tuser
);
//------------------cam_fifo的信号-----------------------------
reg cam_fifo_data_rd_en; //cam_fifo 读使能
reg cam_fifo_data_rd_en_r;
wire [15:0] cam_fifo_data_out; //cam_fifo读出数据
wire [ 9:0] rd_data_count; //cam_fifo读出计数
//------------------图像灰度算法的信号------------------------
wire [ 9:0] sum;
reg [15:0] gray_r;
wire [ 7:0] gray_8b_o;
reg gray_valid;
//-------------------sbole模块信号----------------------------
wire [ 7:0] filter_data_out;
wire filter_data_valid;
//-------------------两个同步fifo的信号-----------------------
wire [15:0] fifo_data0;
wire [15:0] fifo_data1;
wire [ 9:0] fifo_data_count0;
wire [ 9:0] fifo_data_count1;
reg [ 9:0] out_data_count;
reg fifo_flag;
//-------------------场计数信号-------------------------------
reg [ 8:0] line_cnt;
reg line_end;
//------------------------------------------------------------
reg m_axis_act; //m_axis活动信号
always@(posedge m_clk or negedge rst_n) begin
if(rst_n == 0)
cam_fifo_data_rd_en <= 0;
else if(rd_data_count >= LINE_LENGTH/2)//当cam_fifo里的数据大于400个的时候，就进行读取
cam_fifo_data_rd_en <= 1;
else if(rd_data_count <= 2) //当cam_fifo里的数据小于两个的时候，就暂停读取
cam_fifo_data_rd_en <= 0;
else
cam_fifo_data_rd_en <= cam_fifo_data_rd_en;
end
always @(posedge m_clk) cam_fifo_data_rd_en_r <= cam_fifo_data_rd_en; //延一拍，作为写入同步fifo的写信号
always@(posedge m_clk or negedge rst_n) begin
if(rst_n == 0)
m_axis_act <= 0;
else if(fifo_data_count0 >= LINE_LENGTH/2 - 1 ) //当同步fifo0的数据有400个的时候就使axi_stream接口活动
m_axis_act <= 1;
else if(fifo_data_count1 <= 1 )//当同步fifo1的数据小于1个的时候就使axi_stream接口暂停活动
m_axis_act <= 0;
else
m_axis_act <= m_axis_act;
end
always@(posedge m_clk) m_axis_tvalid <= m_axis_act;//延一拍作为tvalid信号与数据同步
always@(posedge m_clk or negedge rst_n) begin//每行数据的最后一个拉高tlast信号
if(rst_n == 0)
m_axis_tlast <= 0;
else if(out_data_count == LINE_LENGTH - 2 & m_axis_tvalid)
m_axis_tlast <= 1;
else
m_axis_tlast <= 0;
end
always@(posedge m_clk or negedge rst_n) begin//场计数器，为给出帧同步信号而设置的。
if(rst_n == 0)
line_cnt <= 0;
else if(line_cnt == LINE_NUM - 1 & out_data_count == LINE_LENGTH - 1)
line_cnt <= 0;
else if(out_data_count == LINE_LENGTH - 1)
line_cnt <= line_cnt + 1\'b1;
else
line_cnt <= line_cnt;
end
always@(posedge m_clk or negedge rst_n) begin//输出计数器，为给出tlast，切换fifo，给出帧同步信号而设置的。
if(rst_n == 0)
out_data_count <= 0;
else if(out_data_count == LINE_LENGTH - 1)
out_data_count <= 0;
else if(m_axis_tvalid & m_axis_tready)
out_data_count <= out_data_count + 1\'b1;
else
out_data_count <= out_data_count;
end
always@(posedge m_clk or negedge rst_n) begin
if(rst_n == 0)
line_end <= 0;
else if(line_cnt == LINE_NUM - 1 & out_data_count == LINE_LENGTH - 1)
line_end <= 1;
else
line_end <= 0;
end
assign m_axis_tuser = (out_data_count == 0 & m_axis_tvalid & m_axis_tready & line_cnt == 0)? 1:0; //每个帧的第一个数据拉高tuser，也就是帧同步信号
//-------------------------------------------图像灰度算法------------------------------------------------------
assign sum = cam_fifo_data_out[15:11],3\'b0 + cam_fifo_data_out[10:5],2\'b0 + cam_fifo_data_out[4:0],3\'b0;
always@(posedge m_clk or negedge rst_n)
begin
if(rst_n == 0)
gray_r <= 16\'d0;
else if(cam_fifo_data_rd_en_r)
gray_r <= (sum << 6)+(sum << 4)+(sum << 2)+ sum;
else
gray_r <= 16\'d0;
end
assign gray_8b_o = gray_r[15:8];
always@(posedge m_clk)
begin
gray_valid <= cam_fifo_data_rd_en_r;
end
//------------------------------------------同步fifo的数据切换--------------------------------------------------
always@(posedge m_clk or negedge rst_n)
begin
if(rst_n == 0)
fifo_flag <= 0;
else if(out_data_count >= LINE_LENGTH - 1)
fifo_flag <= 0;
else if(out_data_count >= LINE_LENGTH/2 - 1)
fifo_flag <= 1;
else
fifo_flag <= fifo_flag;
end
assign m_axis_tdata = (fifo_flag) ? fifo_data1 : fifo_data0;
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
fifo_generator_1 cam_data_fifo (
.rst(~rst_n), // input wire rst
.wr_clk(pclk), // input wire wr_clk
.rd_clk(m_clk), // input wire rd_clk
.din(cam_data), // input wire [15 : 0] din
.wr_en(data_valid), // input wire wr_en
.rd_en(cam_fifo_data_rd_en), // input wire rd_en
.dout(cam_fifo_data_out), // output wire [15 : 0] dout
.full(), // output wire full
.empty(), // output wire empty
.rd_data_count(rd_data_count), // output wire [9 : 0] rd_data_count
.wr_rst_busy(), // output wire wr_rst_busy
.rd_rst_busy() // output wire rd_rst_busy
);
fifo_generator_0 fifo_generator_0_inst (
.clk(m_clk), // input wire clk
.srst(~rst_n), // input wire srst
.din(cam_fifo_data_out), // input wire [15 : 0] din
.wr_en(cam_fifo_data_rd_en_r), // input wire wr_en
.rd_en(~fifo_flag & m_axis_act & m_axis_tready), // input wire rd_en
.dout(fifo_data0), // output wire [15 : 0] dout //m_axis_tdata
.full(), // output wire full
.empty(), // output wire empty
.data_count(fifo_data_count0) // output wire [9 : 0] data_count
);
sobel_filter
#( .DATA_WIDTH(8))
sobel_filter_inst
(
.clk(m_clk),
.reset_p(~rst_n),
.data_in(gray_8b_o),
.data_in_valid(gray_valid),
.data_in_hs(1\'b1),
.data_in_vs(1\'b1),
.threshold(8\'d127),
//--------------------------
.data_out(filter_data_out),
.data_out_valid(filter_data_valid),
.data_out_hs(),
.data_out_vs()
);
fifo_generator_0 fifo_generator_1_inst (
.clk(m_clk), // input wire clk
.srst(~rst_n), // input wire srst
.din(5filter_data_out[0],6filter_data_out[0],5filter_data_out[0]),// input wire [15 : 0] din
.wr_en(filter_data_valid), // input wire wr_en
.rd_en(fifo_flag & m_axis_act & m_axis_tready), // input wire rd_en
.dout(fifo_data1), // output wire [15 : 0] dout
.full(), // output wire full
.empty(), // output wire empty
.data_count(fifo_data_count1) // output wire [9 : 0] data_count
);
endmodule
sobel_filter.v
`timescale 1ns / 1ps
module sobel_filter
#( parameter DATA_WIDTH = 8)
(
input clk,
input reset_p,
input [DATA_WIDTH - 1:0] data_in,
input data_in_valid,
input data_in_hs,
input data_in_vs,
input [DATA_WIDTH - 1:0] threshold,
//--------------------------
output reg [DATA_WIDTH - 1:0] data_out,
output data_out_valid,
output data_out_hs,
output data_out_vs
);
reg [DATA_WIDTH - 1:0] row0_col0;
reg [DATA_WIDTH - 1:0] row0_col1;
reg [DATA_WIDTH - 1:0] row0_col2;
reg [DATA_WIDTH - 1:0] row1_col0;
reg [DATA_WIDTH - 1:0] row1_col1;
reg [DATA_WIDTH - 1:0] row1_col2;
reg [DATA_WIDTH - 1:0] row2_col0;
reg [DATA_WIDTH - 1:0] row2_col1;
reg [DATA_WIDTH - 1:0] row2_col2;
wire [DATA_WIDTH - 1:0] line0_data;
wire [DATA_WIDTH - 1:0] line1_data;
wire [DATA_WIDTH - 1:0] line2_data;
reg data_in_valid_dly1;
reg data_in_valid_dly2;
reg data_in_valid_dly3;
reg data_in_hs_dly1;
reg data_in_hs_dly2;
reg data_in_hs_dly3;
reg data_in_vs_dly1;
reg data_in_vs_dly2;
reg data_in_vs_dly3;
wire Gx_is_positive;
wire Gy_is_positive;
reg [DATA_WIDTH+1:0] Gx_absolute; //high bit expansion 2bit
reg [DATA_WIDTH+1:0] Gy_absolute; //high bit expansion 2bit
always @(posedge clk or posedge reset_p) begin
if(reset_p) begin
row0_col0 <= \'d0;
row0_col1 <= \'d0;
row0_col2 <= \'d0;
row1_col0 <= \'d0;
row1_col1 <= \'d0;
row1_col2 <= \'d0;
row2_col0 <= \'d0;
row2_col1 <= \'d0;
row2_col2 <= \'d0;
end
else if(data_in_hs && data_in_vs)
if(data_in_valid) begin
row0_col2 <= line0_data;
row0_col1 <= row0_col2;
row0_col0 <= row0_col1;
row1_col2 <= line1_data;
row1_col1 <= row1_col2;
row1_col0 <= row1_col1;
row2_col2 <= line2_data;
row2_col1 <= row2_col2;
row2_col0 <= row2_col1;
end
else begin
row0_col2 <= row0_col2;
row0_col1 <= row0_col1;
row0_col0 <= row0_col0;
row1_col2 <= row1_col2;
row1_col1 <= row1_col1;
row1_col0 <= row1_col0;
row2_col2 <= row2_col2;
row2_col1 <= row2_col1;
row2_col0 <= row2_col0;
end
else begin
row0_col0 <= \'d0;
row0_col1 <= \'d0;
row0_col2 <= \'d0;
row1_col0 <= \'d0;
row1_col1 <= \'d0;
row1_col2 <= \'d0;
row2_col0 <= \'d0;
row2_col1 <= \'d0;
row2_col2 <= \'d0;
end
end
always @(posedge clk) begin
data_in_valid_dly1 <= data_in_valid;
data_in_valid_dly2 <= data_in_valid_dly1;
data_in_valid_dly3 <= data_in_valid_dly2;
data_in_hs_dly1 <= data_in_hs;
data_in_hs_dly2 <= data_in_hs_dly1;
data_in_hs_dly3 <= data_in_hs_dly2;
data_in_vs_dly1 <= data_in_vs;
data_in_vs_dly2 <= data_in_vs_dly1;
data_in_vs_dly3 <= data_in_vs_dly2;
end
assign data_out_valid = data_in_valid_dly3;
assign data_out_hs = data_in_hs_dly3;
assign data_out_vs = data_in_vs_dly3;
shift_register_2taps
#(
.DATA_WIDTH (DATA_WIDTH)
)
shift_register_2taps_inst
(
.clk (clk),
.shiftin (data_in),
.shiftin_valid (data_in_valid),
.shiftout (),
.taps1x (line1_data),
.taps0x (line0_data)
);
assign line2_data = data_in;
//----------------------------------------------------
// mask x mask y
//[-1,0,1] [ 1, 2, 1]
//[-2,0,2] [ 0, 0, 0]
//[-1,0,1] [-1,-2,-1]
//----------------------------------------------------
assign Gx_is_positive = (row0_col2 + row1_col2*2 + row2_col2) >=
(row0_col0 + row1_col0*2 + row2_col0);
assign Gy_is_positive = (row0_col0 + row0_col1*2 + row0_col2) >=
(row2_col0 + row2_col1*2 + row2_col2);
always @(posedge clk or posedge reset_p) begin
if(reset_p)
Gx_absolute <= \'d0;
else if(data_in_valid_dly1) begin
if(Gx_is_positive)
Gx_absolute <= (row0_col2 + row1_col2*2 + row2_col2) - (row0_col0 + row1_col0*2 + row2_col0);
else
Gx_absolute <= (row0_col0 + row1_col0*2 + row2_col0) - (row0_col2 + row1_col2*2 + row2_col2);
end
end
always @(posedge clk or posedge reset_p) begin
if(reset_p)
Gy_absolute <= \'d0;
else if(data_in_valid_dly1) begin
if(Gy_is_positive)
Gy_absolute <= (row0_col0 + row0_col1*2 + row0_col2) - (row2_col0 + row2_col1*2 + row2_col2);
else
Gy_absolute <= (row2_col0 + row2_col1*2 + row2_col2) - (row0_col0 + row0_col1*2 + row0_col2);
end
end
//----------------------------------------------------
//result
//----------------------------------------------------
always @(posedge clk or posedge reset_p) begin
if(reset_p)
data_out <= 1\'b0;
else if(data_in_valid_dly2) begin
data_out <= ((Gx_absolute+Gy_absolute)>threshold) ? 1\'b0 : 1\'b1;
end
end
endmodule
5、仿真
仿真过程有复杂，调了许久，这里暂不写出。
6、上板验证
本次还是在小梅哥的OV5640_TFT这个工程的基础上进行修改，并将上面提到的模块打包成IP核，在block design里进行链接。
(1)删除红框内的模块
(2)修改OV5640_data_0 IP核
module OV5640_Data_v1_0(
Rst_n, //复位
PCLK, //像素时钟
Vsync, //场同步信号
Href, //行同步信号
Data, //数据
DataValid, //数据有效信号
DataPixel, //像素数据
Frame_Clk //时钟信号
);
input Rst_n; //复位
input PCLK; //像素时钟
input Vsync; //场同步信号
input Href; //行同步信号
input [7:0]Data; //数据
output DataValid; //数据有效信号
output [15:0]DataPixel; //像素数据
output Frame_Clk;//时钟信号
reg r_Vsync;
reg r_Href;
reg [7:0]r_Data;
reg [15:0]r_DataPixel;
reg r_DataValid;
reg [12:0]Hcount;
reg [11:0]Vcount;
reg [3:0]FrameCnt;
reg Dump_Frame;
assign DataPixel = Dump_Frame ? r_DataPixel : 24\'d0;
assign DataValid = Hcount[0] & Dump_Frame;
//摄像头时钟使能
//assign Frame_Ce = ((Hcount[0]) || (!r_Href)) & Dump_Frame;//1\'b1;//(r_DataValid & Dump_Frame)||(!r_DataValid);
//assign Frame_Ce = ((!Hcount[0]) || (!r_Href)) & Dump_Frame;//1\'b1;//(r_DataValid & Dump_Frame)||(!r_DataValid);
//时钟为像素时钟
assign Frame_Clk = PCLK;
//打拍
always@(posedge PCLK)
begin
r_Vsync <= Vsync;
r_Href <= Href;
r_Data <= Data;
end
//行同步信号为1时，行计数器加一（行同步信号为0时归零）
always@(posedge PCLK or negedge Rst_n)
if(!Rst_n)
Hcount <= 0;
else if(r_Href)
Hcount <= Hcount + 1\'d1;
else
Hcount <= 0;
//8位转16位，赋予像素数据
always@(posedge PCLK or negedge Rst_n)
if(!Rst_n)
r_DataPixel <= 0;
else if(~Hcount[0])
r_DataPixel <= r_Data,Data;
else
r_DataPixel[7:0] <= r_Data;
//产生数据有效信号
always@(posedge PCLK or negedge Rst_n)
if(!Rst_n)
r_DataValid <= 0;
else if(Hcount[0] && r_Href)
r_DataValid <= 1;
else
r_DataValid <= 0;
//行同步信号由0变为1时，列计数器加一（场同步信号为1时归零）
always@(posedge PCLK or negedge Rst_n)
if(!Rst_n)
Vcount <= 0;
else if(r_Vsync)
Vcount <= 0;
else if(r_Href,Href == 2\'b01)
Vcount <= Vcount + 1\'d1;
else
Vcount <= Vcount;
//场同步信号由0变为1时，帧计数加一，最大为10
always@(posedge PCLK or negedge Rst_n)
if(!Rst_n)
FrameCnt <= 0;
else if(r_Vsync,Vsync== 2\'b01)begin
if(FrameCnt >= 10)
FrameCnt <= 4\'d10;
else
FrameCnt <= FrameCnt + 1\'d1;
end
else
FrameCnt <= FrameCnt;
//当计数大于等于10帧时，Dump_Frame变为1，否则为0
always@(posedge PCLK or negedge Rst_n)
if(!Rst_n)
Dump_Frame <= 0;
else if(FrameCnt >= 10)
Dump_Frame <= 1\'d1;
else
Dump_Frame <= 0;
endmodule
(3)添加打包好的IP核，并建立连接
(4)修改SDK中的文件
将红框中的寄存器的值改为图片所示的值。即使摄像头输出400*480的图像。
最后烧入程序，可观察到如下结果
7、可改进的地方
可以加个按键来控制sobel算法里的阈值。
（该随笔部分介绍来自小梅哥的教材，侵权删。）
常见边缘检测对比（Roberts算子Prewitt算子Sobel算子Laplacian算子Canny算子）
目录
方法对比
算子：基于一阶导数的方法
算子：基于一阶导数的方法
算子：基于一阶导数的方法
算子：基于二阶导数的方法
算子：非微分边缘检测算子
公式对比
- 算子：
，
- 算子：
，
- 算子：
，
- 算子：
领域：
；
邻域：
- 算子：实现步骤：1. 用高斯滤波器平滑图像
2. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向
3. 对梯度幅值进行非极大值抑制
4. 用双阈值算法检测来确定真实和潜在的边缘
优点对比
- 算子：对垂直边缘的检测效果好于斜向边缘
对具有陡峭的低噪声的图像效果最好
定位精度高 - 算子：边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比
算子明显
适合用来识别噪声较多，灰度渐变的图像
对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均 - 算子： 算子要比 算子更能准确检测图像边缘
边缘定位较准确，常用于噪声较多，灰度渐变的图像
对像素位置的影响做了加权，相比之下比 算子、 算子效果更好
以滤波算子的形式来提取边缘，
方向各用一个模板，两个模板组合起来构成一个梯度算子。
方向模板对垂直边缘影响最大，
方向模板对水平边缘影响最大。 - 算子：对图像中的阶跃性边缘点定位准确
- 算子：对噪声不敏感，不容易受到噪声干扰
能够检测到真正的弱边缘
使用两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘
仅当强边缘与弱边缘相连时才将弱边缘包含在输出图像中
缺点对比
- 算子：对噪声敏感，无法抑制噪声的影响
提取边缘的结果是边缘比较粗
边缘定位不是很准确 - 算子：像素平均相当于对图像的低通滤波，所以 算子对边缘的定位不如 算子
- 算子：由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感
- 算子：对噪声比较敏感，只适用于无噪声图像
容易丢失边缘方向信息，造成一些不连续的检测边缘 - 算子：易使高频边缘被平滑掉，从而造成边缘丢失
常用场景对比
- 算子：常用于垂直边缘明显或具有陡峭的低噪声的图像的边缘检测任务
- 算子：常用于噪声较多、灰度渐变的图像的边缘检测任务
- 算子：常用于噪声较多，灰度渐变的图像的边缘检测任务
- 算子：常用于归一化检测结果，进行方差计算，可以用在模糊检测任务上
- 算子：被用于诸如“车道线检测”等实际项目中，是最有效的边缘检测方法
边缘检测结果对比
END
以上是关于基于zynq的OV5640摄像头的sobel算子边缘检测的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章