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。

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边缘检测算法matlab代码

MATLAB中实现Canny边缘检测算法的代码如下：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 使用Canny算法检测边缘
edges = edge(gray, 'canny');

% 显示结果
imshow(edges);

在这个例子中，我们首先使用`imread`函数读取图像，然后使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。接下来，我们使用`edge`函数调用Canny算法来检测边缘。最后，我们使用`imshow`函数将结果显示出来。

需要注意的是，Canny算法的结果取决于其参数设置，例如阈值等。在实际应用中，可能需要对这些参数进行调整以获得更好的结果。