在 Canny 边缘检测中使用 "simple" 和 "short" 高斯函数
Using "simple" and "short" gauss function in Canny edge detection
在 Canny Operator 的一些实现中
（仅指数部分）被用来代替简单的高斯二维函数：
我们称它为 "short" 函数。在 Canny 的原始作品中（[查看第 13 页）他也使用了这个函数，但是在互联网和好书中有很多使用标准高斯二维函数的实现。
在我的应用程序中，我有一个相当暗的渐变大小图像，它使用标准函数并且实际上没有分配角，而使用 "short" 函数一切都按预期工作。
The question: What is the difference between these functions and why
do some people use one function, while some people use another
function?
Canny 算子寻找最大导数点，因此输入函数的大小无关紧要。
"Only the exponent part" 似乎意味着只是省略了归一化因子。与未缩放高斯的卷积将简单地与与归一化高斯的卷积成正比。
如果下一个操作是最大导数搜索，这应该没有什么区别。
在 Canny Operator 的一些实现中
（仅指数部分）被用来代替简单的高斯二维函数：
我们称它为 "short" 函数。在 Canny 的原始作品中（[查看第 13 页）他也使用了这个函数，但是在互联网和好书中有很多使用标准高斯二维函数的实现。
在我的应用程序中，我有一个相当暗的渐变大小图像，它使用标准函数并且实际上没有分配角，而使用 "short" 函数一切都按预期工作。
The question: What is the difference between these functions and why do some people use one function, while some people use another function?
Canny 算子寻找最大导数点，因此输入函数的大小无关紧要。
"Only the exponent part" 似乎意味着只是省略了归一化因子。与未缩放高斯的卷积将简单地与与归一化高斯的卷积成正比。
如果下一个操作是最大导数搜索，这应该没有什么区别。