Image processing Skimage filters.sobel_v结果没有意义。为什么？

其中提到，检测垂直线的内核是：

1   0  -1
2   0  -2
1   0  -1

如果我这样做：

img = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
Lx = filters.sobel_v(img)

然后打印

Lx

，我得到：

Lx
0.0000 0.0000 0.0000 
0.0000 2.0000 0.0000 
0.0000 0.0000 0.0000

这没有任何意义，因为结果应该是：

1*(-1) + 3*1 + 4*(-2) + 6*2 + 7*(-1) + 9*1 = -16 + 24 = 8

而不是位于中央位置的

2

---

发生了什么？

这种差异是由于比例因子造成的

用于垂直边缘检测的Sobel核通常定义为：

该内核可以分解为平滑内核和派生内核的乘积，如下所示：

为了使平滑核成为一个真正的平均滤波器，它应该按系数

1/（1+2+1）=1/4进行缩放。这样，Sobel内核就变成：


尽管文档中没有提到比例因子，但它实际上是在实现中使用的（请查看以说服您自己）。
谢谢您的回答。非常有用。谢谢你修复我的卷积：）