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