Summary  
Explains how to apply convolution-based gradient operators and multi-stage thresholding techniques to detect sudden intensity changes (edges) in grayscale images.

General domain of usage  
Computer vision

## Kantenerkennung

Kanten stellen plötzliche Änderungen der Pixelintensität dar, die in der Regel Objektgrenzen entsprechen. Die Erkennung von Kanten unterstützt die Formerkennung und Segmentierung.

### Sobel-Kantenerkennung

Der Sobel-Operator berechnet Gradienten (Intensitätsänderungen) sowohl in **X- als auch Y-Richtung** und hilft so, horizontale und vertikale Kanten zu erkennen.


### Canny-Kantenerkennung

Der Canny-Kantendetektor ist ein mehrstufiger Algorithmus, der **präzisere Kanten liefert**, indem er:
1.	Einen Gaußschen Weichzeichner zur Rauschreduzierung anwendet.
2.	Intensitätsgradienten mit Sobel-Filtern ermittelt.
3.	Schwache Kanten unterdrückt.
4.	Doppelschwellenwert und Kantennachverfolgung verwendet.

## Ein Vergleich von Kantenerkennungsmethoden:

import unittest
import numpy as np
import importlib
import cv2

def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)

class TestEdgeDetection(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        global user_code
        user_code = importlib.import_module("user_code")

    def test_output_types(self):
        gray = getattr(user_code, "gray_image", None)
        sobel = getattr(user_code, "sobel_img", None)
        canny = getattr(user_code, "canny_img", None)
        _dynamic_test(
            self,
            all(isinstance(x, np.ndarray) for x in [gray, sobel, canny]),
            "All edge detection outputs are NumPy arrays.",
            "Grayscale, Sobel, and Canny images should all be NumPy arrays."
        )

    def test_sobel_kernel_parameters(self):
        gray = user_code.gray_image
        sobel_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
        sobel_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
        combined = cv2.magnitude(sobel_x, sobel_y)
        student = user_code.sobel_img

        similarity = np.allclose(student, combined, atol=1e-5)
        _dynamic_test(
            self,
            similarity,
            "Sobel image matches expected output with kernel size of 3 and depth as cv2.CV_64F.",
            "Sobel image does not match expected output using correct parameters (kernel size of 3, depth as cv2.CV_64F)."
        )

    def test_canny_thresholds(self):
        gray = user_code.gray_image
        expected = cv2.Canny(gray, 200, 300)
        student = user_code.canny_img

        similarity = np.array_equal(student, expected)
        _dynamic_test(
            self,
            similarity,
            "Canny edge output matches thresholds 200-300.",
            "Canny edge image should be computed with thresholds 200 and 300."
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Umfassende Einführung in Computer Vision mit Schwerpunkt auf maschineller Wahrnehmung und Interpretation visueller Daten. Behandelt Bildvorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Objekterkennung und Deep-Learning-Techniken, die in modernen Vision-Systemen verwendet werden.

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