我有点混淆边缘密度的含义。从方程，
edge density = sum(x=1,w) sum(y=1,h) e(x,y)/N
其中e是边缘图图像（（x，y）处垂直边缘的大小），有两个版本的N。第一个版本-N = wxh（宽度x高度）第二个版本-N =非零垂直边缘像素的数量
我不明白的是如何计算边缘密度？它只是白边像素的总和吗？
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大家好，从我阅读@Gilgamesh给出的论文中了解到，N是该区域的面积，宽度乘以它的高度，但从给出的答案看来存在冲突，其中N指的是非白色像素的数量（黑色像素）。那么，哪个是正确的呢？这是 N 值计算边缘密度的另一个参考。
基本上，边缘密度实际上只是（局部）平均密度，您可以在二值化图像上计算，或者更常见的是在灰度图像上计算。
是的，在大多数情况下，它基本上只是对子图像中的 x 和 y 坐标求和，请参见此处的等式 (1)
http://ro.uow.edu.au/cgi/viewcontent.cgi?article=1517&context=infopapers
然后平均。
问候，G。
From what I understand about edge density, it is defined as where
are the white pixels and
is the total number of pixels i.e. .
cannot be the number of black pixels because the number could be arbitrary, ranging from zero to all pixels and the range of edge density will then be .
When is the area, the range will be which portrays just what we want, the places where edges are dense (or sparse depending on your requirement).
边缘图是梯度幅值的图（即梯度向量的长度）。因此，边缘密度是邻域上梯度幅度的平均值。如果您有一个二进制边缘图，其中 0 表示无边缘，1 表示边缘（这可以通过对梯度幅度进行阈值化来获得），那么边缘密度就是边缘/非边缘像素的比率。