1.3 更多边缘检测内容（More edge detection）
图片边缘有两种渐变方式，一种是由明变暗，另一种是由暗变明。实际应用中，这两种渐变方式并不影响边缘检测结果，可以对输出图片取绝对值操作，得到同样的结果
由亮向暗
由暗向亮
下图的垂直边缘过滤器是一个3×3的区域，左边相对较亮，右边相对较暗。右图的水平边缘过滤器也是一个3×3的区域，上边相对较亮，而下方相对较暗
30（右边矩阵中绿色方框标记元素）代表了左边这块3×3的区域（左边矩阵绿色方框标记部分），这块区域是上边比较亮，下边比较暗，所以它在这里发现了一条正边缘。而-30（右边矩阵中紫色方框标记元素）代表了左边另一块区域（左边矩阵紫色方框标记部分），这块区域是底部比较亮，而上边则比较暗，所以在这里它是一条负边
10（右边矩阵中黄色方框标记元素）代表的是左边这块区域（左边6×6矩阵中黄色方框标记的部分）。这块区域左边两列是正边，右边一列是负边，正边和负边的值加在一起得到了一个中间值。但假如这是一个非常大的1000×1000大图，就不会出现亮度为10的过渡带了，因为图片尺寸很大，这些中间值就会变得非常小
对于这个3×3的过滤器来说，使用了其中的一种数字组合：
还可以使用这种：
叫做Sobel过滤器，优点在于增加了中间一行元素的权重，使得结果的鲁棒性会更高一些
或者：
叫做Scharr过滤器，也是一种垂直边缘检测，如果将其翻转90度，就能得到对应水平边缘检测
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