在图像处理领域，边缘检测是提取图像特征的重要手段之一。从经典的Roberts算子开始，这种简单直接的方法通过计算像素点差分来识别边缘，但因其对噪声敏感而存在一定局限性。🔍

随着技术进步，Sobel算子登场，它利用卷积核增强抗噪能力，成为一种更稳健的选择。然而，更高的准确性需求催生了Prewitt算子，其设计旨在进一步平衡速度与精度。⏳

最终，Canny算子脱颖而出，以其多阶段算法闻名——包括高斯滤波降噪、梯度计算、非极大值抑制及双阈值判断等步骤，实现了精准且细致的边缘捕捉。如今，Canny算子已成为边缘检测领域的“黄金标准”，广泛应用于计算机视觉与模式识别中。📸💻

无论是初学者还是资深工程师，了解这些经典算法的发展历程都能帮助我们更好地理解图像处理的魅力！✨