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描述:
索贝尔算子（Sobel operator）主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量。(简单一句话就是亮度差找边缘)
算法：
取水平和垂直两个卷积核来分别对图像中各个像素点做卷积运算，先做加权平均然后再微分
简介概括：
RGB(R,G,B)->灰度图 RGB(Gray,Gray,Gray) ->sobel算子计算x,y轴上的梯度再|x-y| ->均值滤波去噪声 ->填充身体空余部分(即所谓的形态学)->去除小斑点(身体外)->cv2.findContours检测有无物体之后，cv2.minAreaRect计算最小面积，cv2.drawContours根据四个点坐标画出框。
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不过会存在一些问题，比如物体靠太近则会只框出一个，如果背景不是黑色或者白色，那么其他鲜艳的颜色也会被标为一个物体。所以最差的结果就是图片太过鲜艳，整张图片都框出来了。个人觉得这个还是不太好，还是用CNN来做目标检测画框比较好。