🧭 STEP 0：先問自己一個最重要的問題
你的目標是什麼？
A. 我要數值分析（強度、清晰度、瑕疵評分）不同目的，走不同路線。
B. 我要抽輪廓（找邊界、找圓、找線）
C. 我要做分類或分割
🟦 路線 A：強度分析型（Gradient / Sharpness / Defect Score）
適合你目前 ROI、圓形邊界完整度、瑕疵強度分析。
流程圖
原始影像
↓
灰階轉換
↓
是否有雜訊？
├─ 是 → Gaussian Blur
└─ 否 → 略過
↓
Sobel 計算 Gx, Gy
↓
計算 Gradient Magnitude
↓
做統計（平均值 / max / 區域能量）
↓
得到數值型評分
為什麼用 Sobel？
因為你要的是：
✔ 連續強度資訊
✔ 可量化 ✔ 可做統計
而不是二值邊界。
適用場景
- 圓邊界清晰度
- 瑕疵強度評分
- 刀口鋒利度
- 表面粗糙度趨勢
🟩 路線 B：輪廓抽取型（Edge Extraction）
目標是取得乾淨邊界。
流程圖
原始影像
↓
灰階
↓
Gaussian Blur
↓
Canny
↓
取得邊緣圖
↓
輪廓分析 / Hough Transform
是否要手動 threshold？
光源穩定？
穩定 → 固定 threshold
不穩定 → Auto Canny
適用場景
- 找圓（Hough Circle）
- 找線（Hough Line）
- 計算物件周長
- 物件定位
🟨 路線 C：分割 / 區域偵測型
如果你要的是：
- 分割缺陷區域
- 抓 blob
- 面積計算
流程圖
原始影像
↓
灰階
↓
是否光照均勻？
├─ 不均勻 → 自適應 threshold
└─ 均勻 → Otsu threshold
↓
Morphology（去噪 / 填洞）
↓
Connected Components / Contour
🧠 決策樹總整理
我想做什麼？
│
├─ 分析強度？ → Sobel
│
├─ 抽輪廓？
│ ├─ 光源穩定 → Canny 固定閾值
│ └─ 光源變動 → Auto Canny
│
└─ 分割區域？
├─ 光照均勻 → Otsu
└─ 光照不均 → Adaptive Threshold
🔍 更細節的工程決策
Q1：影像有很多雜訊？
✔ 一定先做 Gaussian Blur
✔ 不然 Sobel/Canny 都會被影響
Q2：我要量化邊緣「強弱」？
→ Sobel
因為 Canny 只會給你 0 或 255。
Q3：我要邊界位置？
→ Canny
因為它有 Non-Max Suppression，線會細。
Q4：我要自動化批次分析？
→ Auto Canny
→ 或 Sobel + 自動 threshold
📌 工程級 Pipeline 建議（給你這種 ROI 分析）
假設你做圓形瑕疵分析：
版本一：邊界完整度分析
ROI
↓
Sobel
↓
取圓周區域
↓
計算平均梯度
↓
作為圓邊界品質分數
版本二：找圓 + 分析
ROI
↓
Auto Canny
↓
Hough Circle
↓
取得圓
↓
再用 Sobel 分析圓周梯度
