opencv canny源码解析_行人检测 基于 OpenCV 的人体检测

好的，我了解了你的问题。首先，让我们来谈谈Canny边缘检测算法的基本原理。

Canny边缘检测算法是一种基于信号处理和计算机视觉的算法，它可以用来检测图像中的边缘。它的基本原理是通过对图像进行滤波，然后计算梯度值，最后对梯度值进行非极大值抑制和双阈值处理，从而得到图像中的边缘。

在OpenCV中，Canny边缘检测算法的实现可以分为以下几个步骤：

1. 首先，对图像进行高斯滤波，以去除噪声。

2. 然后，计算图像的梯度（即图像中每个像素的变化率）。这可以通过使用Sobel算子或Scharr算子来实现。

3. 接着，对梯度图像进行非极大值抑制。这个步骤的目的是，在梯度方向上找到局部最大值，并将非最大值的像素值设置为0，从而得到一个更干净的边缘图像。

4. 然后，使用双阈值处理来确定哪些像素是真正的边缘。这个步骤将像素分为三类：强边缘、弱边缘和非边缘像素。强边缘是指像素梯度值超过高阈值的像素，弱边缘是指像素梯度值介于低阈值和高阈值之间的像素，非边缘像素是指像素梯度值低于低阈值的像素。

5. 最后，使用连接算法将弱边缘连接到强边缘，从而得到最终的边缘图像。

以上就是Canny边缘检测算法的基本原理和OpenCV实现的步骤。如果你想了解更多关于行人检测的基于OpenCV的实现，可以参考以下链接：https://blog.csdn.net/qq_36667170/article/details/79478801

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基于opencv的canny边缘检测

Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，它可以有效地检测图像中的边缘，并且减少了对噪声的敏感度。

在OpenCV中，可以使用cv::Canny()函数来实现Canny边缘检测。该函数的参数包括输入图像、输出图像、低阈值、高阈值和卷积核大小。

以下是使用OpenCV实现Canny边缘检测的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat src = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    cv::Mat edges;
    cv::Canny(src, edges, 50, 150, 3);

    cv::imshow("Input", src);
    cv::imshow("Edges", edges);

    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在上述代码中，首先读入原始图像，然后调用cv::Canny()函数进行边缘检测。最后，将原始图像和检测到的边缘图像显示出来。

需要注意的是，Canny边缘检测算法对图像的质量要求较高，因此需要对图像进行预处理，例如去噪、平滑等操作，以提高边缘检测的准确性。

基于python和opencv的canny边缘检测

Canny边缘检测是一种基于梯度计算的边缘检测算法，它可以在图像中检测出较强的边缘，而忽略较弱的边缘和噪声。在Python中，可以使用OpenCV库来实现Canny边缘检测算法。

下面是一个基于Python和OpenCV的Canny边缘检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)

# 计算梯度
canny = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 显示结果
cv2.imshow('Canny', canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取一张灰度图像。然后使用`cv2.GaussianBlur()`函数进行高斯滤波，以平滑图像并减少噪声。接着使用`cv2.Canny()`函数进行Canny边缘检测，其中50和150分别是Canny算法中的两个阈值，用来控制边缘的强度和连接性。最后使用`cv2.imshow()`函数显示结果，等待用户按下任意键后使用`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭窗口。

需要注意的是，Canny边缘检测算法对图像的光照变化比较敏感，因此在使用时需要注意调整阈值来适应不同的图像。