针对传统图像边缘检测算法存在的边缘方向性不强及边缘较粗等问题，提出了一种基于八方向卷积模板的边缘检测算法。算法采用0°、22.5°、 45°、67.5°、 90°、112.5°、135°和157.5°八个方向的卷积模板进行边缘检测，模板权值根据中心像素点到邻域像素的距离及方向夹角的大小进行设定，充分考虑到了邻域内像素对中心点方向梯度的贡献大小，能够较好地检测出图像不同的方向边缘。对梯度图像采用了改进的非极大值抑制方法进行细化，可得到单像素的图像边缘。实验结果表明，该算法获取的边缘图像边缘较为完整，方向性强且边缘较细，整体效果明显优于传统Sobel算法。

在CIELab颜色空间下使用八方向Sobel算子实现边缘检测，借鉴了论文，效果还不错。就是计算时间很长。之前设置不要积分的，csdn自动设置的这么多积分，如果需要可以联系我。wyg19970408@gmail.com。

游戏角色八方向动作连帧素材 3D游戏必备

自适应阈值的八方向和四方向sobel边缘检测代码MATLAB版本，标注清晰，采用3×3模板，根据待处理图像进行阈值计算和边缘检测。

DIV手工打造云台控制组件，适用场景广泛。八方向云台控制，近焦远焦控制，放大缩小控制。

基于河北师范大学硕士学位论文《基于八方向Sobel算子的边缘检测算法研究》。采用5x5， 0、 22.5、 45、 67.5、 90、 112.5、135、 157.5 八个方向的模板进行检测。

一种改进的八方向Sobel算子，python代码（基于matlab源码改写）。八个Kernel为：mask1=[-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1]; mask2=[-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2]; mask3=[-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1]; mask4=[0 1 2;-1 0 1;-2 -1 0]; mask5=[1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1]; mask6=[2 1 0;1 0 -1;0 -1 -2]; mask7=[1 0 -1;2 0 -2;1 0 -1]; mask8=[0 -1 -2;1 0 -1;2 1 0];

一种改进的八方向的sobel算子，matlab源代码

CSS3实现八方向云台遥控器样式，开发的项目需要一个可以八个方向调节的云台控制器，翻阅多位大佬的博文后实现，现记录下来，以备以后用到。

矢量线的栅格化，矢量多边形的区域填充，画点，线，面，款选点，选择点线面，及栅格化，输出位图，曲线填充，缓冲区