Detección de Bordes de Imagen (Sobel / Scharr / Prewitt)
Imagen
La detección de bordes encuentra los lugares de una imagen donde el brillo cambia bruscamente — la silueta de un objeto contra un fondo, el límite entre luz y sombra, la silueta de un edificio contra el cielo. Sobel, Scharr y Prewitt son los tres kernels de convolución separable 3×3 clásicos que aproximan el gradiente horizontal y vertical del brillo en cada píxel. La magnitud del gradiente √(Gx² + Gy²) se umbraliza luego en píxeles binarios borde / no-borde. Sobel es la elección de libro con pesos ±1 ±2 ±1; Prewitt usa pesos uniformes ±1 (menos sensible al ruido pero menos preciso en esquinas); Scharr usa ±3 ±10 ±3 (el más isotrópico, mejor para trabajo sub-píxel). Los tres corren completamente en el cliente — tu imagen nunca sale de la pestaña. Agrega 0–4 pasadas de box blur primero para reducir ruido en fotos granuladas, elige un umbral 0–255, intercambia colores para un look plano / boceto / neón, y descarga el resultado como PNG.
Cómo usar
- Sube o arrastra-suelta una imagen (cualquier PNG / JPG / WebP hasta 1200 px en el lado largo).
- Elige un operador — Sobel para uso general, Scharr para los contornos más limpios, Prewitt para los pesos más simples.
- Desliza el umbral hacia arriba para adelgazar los bordes, abajo para incluir gradientes más sutiles.
- Agrega pasadas de desenfoque previo si la imagen es granulada y produce demasiado ruido.
- Intercambia los colores de primer plano / fondo o usa un preset (Clásico blanco-sobre-negro, Plano, Boceto, Neón) y descarga.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué diferencia hay entre Sobel, Scharr y Prewitt?
- Los tres aproximan el gradiente con kernels 3×3. Prewitt usa pesos uniformes ±1 — el más rápido, el más propenso al ruido. Sobel agrega ±2 en la fila/columna central — el compromiso clásico entre precisión y ruido. Scharr usa ±3 / ±10 / ±3 — derivado analíticamente para error angular mínimo, así que los bordes diagonales se capturan más fielmente. Para la mayoría de fotos, Sobel y Scharr se ven casi idénticos; Prewitt es visiblemente más ruidoso en fondos texturizados.
- ¿Por qué desenfocar la imagen previamente?
- Los detectores de bordes son amplificadores de gradiente — amplifican tanto los bordes reales como el ruido píxel a píxel. Un pequeño desenfoque (una o dos pasadas de filtro de caja 3×3) suaviza el ruido sin ablandar significativamente los bordes reales. Es la misma idea detrás del 'detector de bordes Canny', que es solo desenfoque gaussiano + Sobel + supresión de no-máximos. Para fotos limpias puedes dejar desenfoque en 0; para escaneos ruidosos o fotos con poca luz prueba desenfoque 2 o 3.
- ¿Mi imagen se sube a algún lado?
- No. La imagen se lee en el canvas del navegador y se procesa localmente con JavaScript en tu dispositivo. Nada se envía a un servidor. Puedes soltar imágenes sensibles aquí sin preocupación; viven solo en tu pestaña hasta que la cierras.
- ¿Puedo detectar bordes de color en vez de brillo?
- No en esta versión — la entrada se convierte primero a luminancia en escala de grises (0.299 R + 0.587 G + 0.114 B) y luego se calcula el gradiente sobre la luminancia. Es por mucho el enfoque más común porque los bordes de color que coinciden con bordes de luminancia dan el mismo resultado, y los bordes puramente de color (p. ej. rojo puro contra verde puro al mismo brillo) son visualmente débiles y no lo que la detección de bordes suele perseguir.
Herramientas relacionadas
Recortar Imagen (Proporción)
Recorta cualquier imagen a una proporción estándar (1:1, 16:9, 4:3…) centrada automáticamente.
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