canny边缘检测算法

Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，其基本思路是利用图像中像素间的灰度差异来检测出图像中存在的边缘。

算法步骤如下：

1. 高斯滤波：对原始图像进行高斯滤波，消除噪声的干扰。

2. 计算梯度幅值和方向：使用Sobel算子计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。

3. 非极大值抑制：对梯度幅值进行非极大值抑制，只保留局部梯度最大值的像素点，将其他像素点抑制为0。

4. 双阈值处理：将像素点按照梯度幅值分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。设定两个阈值，如果像素点的梯度幅值大于高阈值，则将其标记为强边缘；如果像素点的梯度幅值小于低阈值，则将其标记为非边缘；如果像素点的梯度幅值介于两者之间，则将其标记为弱边缘。

5. 边缘连接：在强边缘周围寻找弱边缘，并将其标记为强边缘，直到弱边缘全部被处理完毕，最终得到一张二值化的边缘图像。

Canny边缘检测算法具有较高的准确率和鲁棒性，广泛应用于计算机视觉领域的图像处理、目标检测等方面。

相关问题

Canny边缘检测算法

Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，由John F. Canny在1986年提出。该算法通过多次处理图像，从而找到图像中的边缘。其基本思想是首先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像的梯度，最后使用非极大值抑制和双阈值判决来检测边缘。

具体来说，Canny边缘检测算法包含以下步骤：

1. 对图像进行高斯滤波，以去除噪声。

2. 计算图像的梯度，以获取图像中每个像素的边缘强度和方向。

3. 使用非极大值抑制来获得更细的边缘，即只保留梯度方向上的局部最大值。

4. 使用双阈值判决来确定真正的边缘，即将所有边缘强度大于高阈值的像素点标记为强边缘，将所有边缘强度在低阈值和高阈值之间的像素点标记为弱边缘，将所有边缘强度小于低阈值的像素点丢弃。

5. 对于被标记为弱边缘的像素点，如果其周围8邻域内有被标记为强边缘的像素点，则将其也标记为强边缘，否则将其丢弃。

最终，Canny边缘检测算法可以得到图像中的边缘信息，用于图像分割、目标检测等应用。

Canny 边缘检测算法

Canny 边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它通过多次滤波和非极大值抑制来提取图像中的边缘，并使用双阈值处理来确定哪些边缘是真正的边缘。

Canny 边缘检测算法的步骤如下：
1. 对图像进行高斯滤波，以平滑噪声。
2. 计算图像的梯度幅值和方向。
3. 对梯度幅值进行非极大值抑制，以保留边缘的细节。
4. 使用双阈值处理来确定哪些边缘是真正的边缘。
5. 使用连接操作来连接边缘，并消除不必要的边缘。