8.2. Diferencia de Gaussianas
| 8. Filtros de detectar bordes |

### 8.2. Diferencia de Gaussianas

#### 8.2.1. Visión general

Figura 17.164. Ejemplo de aplicación del filtro diferencias de gaussianas

Imagen original

Filtro “Diferencia de gaussianas” aplicado con radio 1 = 1.000 y radio 2 = 0.100.

Este filtro hace la detección de bordes usando el algoritmo llamado “Diferencia de Gaussianas”, que ejecuta dos desenfoques Gaussianos en la imagen, con diferentes radios de desenfoque, y sustrae las dos versiones para obtener el resultado final. Es un algoritmo ampliamente usado en el campo de la visión artificial, y es bastante rápido porque hay varios métodos eficientes para realizar desenfoques Gaussianos. Los parámetros más importantes son el radio de desenfoque para los dos desenfoques. Provablemente, lo más fácil seleccionarlos usando la vista previa, puede ayudar saber que al incrementar el radio más pequeño se obtiene unos bordes de apariencia más espesa y que reducir el radio más largo incrementa el “umbral” para reconocer bordes. En la mayoria de los casos, se obtienen mejores resultados si radio 2 es más pequeño que radio 1, pero nada evita que haga lo contrario, y en situaciones donde hay una figura iluminada sobre un fondo oscuro, hacer el radio 1 más pequeño puede mejorar el resultado.

#### 8.2.2. Activar el filtro

Puede encontrar este filtro en a través de Filtros → Detectar bordes → Diferencia de Gaussianas…

#### 8.2.3. Opciones

Figura 17.165. Opciones del filtro diferencia de Gaussiana

Presets, “Input Type”, Clipping, Blending Options, Preview, Split view

  | Nota
  Estas opciones se describen en la Sección 2, “Características comunes”.

Radio 1, radio 2

  Radio 1 y Radio 2 son los radios de desenfoque para los dos desenfoques gaussianos. Si quiere producir algo parecido a un dibujo a lápiz, en la mayoría de los casos, seleccionar el “Radio 2” más pequeño que el “Radio 1” dará mejores resultados.

8. Filtros de detectar bordes |  | 8.3. Arista

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