文章目录 一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料 一、简介 Steger 算法是一种常用的图像边缘检测算法，可以用于提取图像中的中心线或边缘信息。它的理论假设是：条纹的亮度是按照高斯分布呈现的，即中心亮两侧渐暗。 其计算过程如下所述： 1、首先，我们需要计算每个点Hessian矩阵，这个矩阵主要就是描述了该点周围的曲率变化，方便我们定位条纹的法线方向。

在线结构光视觉传感器中，由线激光器发射出的线结构光，在本质上为一个连续且具有一定厚度的空间光平面，而在目标表面上所形成的具有一定宽度的光条特征，即为该光平面与目标表面相交而成的交线。在该空间光平面的厚度方向上，光强近似服从高斯分布，因而在摄像机采集到的光条图像中，在沿着光条宽度的方向或光条的法线方向上，其灰度也会呈现出类似的高斯分布特点，即光条中心的灰度值大而光条边缘的灰度值小，如

Steger算法原理 对结构光进行光条中心提取时，Steger算法是以Hessian矩阵为基础的。它的基础步骤如下所示： 从Hessian矩阵中求出线激光条纹的法线方向在光条纹法线方向上将其灰度分布按照泰勒多项式展开，求取的极大值即为光条在该法线方向上的亚像素坐标。对于二维离散图像来说，Hessian矩阵可以表示为： 这里面的u，v表示的就是像素的行坐标和列坐标，代表像素的灰度也可以称