Canny边缘检测器是什么

Canny边缘检测器是一种经典的图像处理算法，用于检测图像中的边缘。它是由John Canny于1986年提出的。该算法的基本思想是对图像进行多次滤波以提取边缘，然后应用非极大值抑制和双阈值处理来检测和连接边缘。

Canny边缘检测器的优点在于它能够检测到细节较少的边缘，并且对于噪声的干扰也有一定的抵抗力。它在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，例如目标检测、图像分割、自动驾驶等。

相关问题

openmv Canny边缘检测器

OpenMV Cam是一款基于MicroPython的嵌入式视觉开发平台，可以用于图像处理和机器视觉应用。它内置了Canny边缘检测器算法，用于检测图像中的边缘。Canny边缘检测器是一种经典的边缘检测算法，它可以帮助我们找到图像中的明显边缘。

在OpenMV Cam中，您可以通过调用`find_edges()`函数并传递`image.EDGE_CANNY`参数来使用Canny边缘检测器。您还可以通过设置阈值来调整边缘的检测结果。例如，`threshold=(50, 80)`表示阈值范围是50到80之间的像素值。

以下是一个示例代码，演示了如何使用OpenMV Cam进行Canny边缘检测：

import sensor, image, lcd

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_gainceiling(8)

lcd.init()

while True:
    img = sensor.snapshot()
    img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80))
    lcd.display(img)

Canny边缘检测器的伪代码

Canny边缘检测器是一种常用的图像处理算法，它通过对图像进行高斯平滑、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制、滞后阈值处理来检测图像的边缘。伪代码如下：

1. 对图像进行高斯平滑，以去除噪声。
2. 计算图像的梯度幅值和方向。
3. 进行非极大值抑制，去除边缘检测算法中常见的“假边缘”。
4. 应用滞后阈值处理，将检测到的边缘结果二值化。

具体实现方法可以参考Canny边缘检测器的相关资料。