canny边缘检测得到的图像

Canny边缘检测是一种常用的图像边缘检测算法，它可以将图像中的边缘提取出来，生成一个二值化的边缘图像。该算法的基本步骤如下：

1. 高斯滤波：对原始图像进行高斯滤波，以减少噪声对边缘检测的影响。

2. 计算图像梯度：使用Sobel算子计算图像在水平和垂直方向上的梯度值。

3. 非极大值抑制：在梯度方向上，只保留局部最大值，将其他像素值设为0。

4. 双阈值处理：根据梯度幅值，将像素分为强边缘、弱边缘和非边缘三类，设定两个阈值，强边缘保留，非边缘丢弃，弱边缘根据其连接强边缘决定是否保留。

5. 连通性分析：将保留的弱边缘与保留的强边缘连接起来，生成最终的二值化边缘图像。

得到的图像是一个只有边缘信息的二值化图像，可以用于后续的目标检测、图像分割等处理。

相关问题

MATLAB对图像Canny边缘检测

MATLAB中可以使用以下代码进行图像Canny边缘检测：

I = imread('image.jpg'); % 读取图像
I = rgb2gray(I); % 将图像转为灰度图像
BW = edge(I,'canny'); % Canny边缘检测
imshow(BW); % 显示结果

其中，'image.jpg'是待检测的图像文件名，可以根据需要修改为自己的文件名。在进行边缘检测前，需要将图像转为灰度图像，因此使用了rgb2gray函数。Canny边缘检测使用了edge函数，第二个参数指定为'canny'。最后使用imshow函数显示检测结果。

基于 sobel 边缘检测、roberts 边缘检测、log 边缘检测、canny 边缘检测 的图像处理方法

1. Sobel边缘检测

Sobel算子是一种常见的基于梯度的边缘检测方法，它通过卷积运算检测图像中的边缘。Sobel算子分为水平和垂直两个方向，通过对原图像进行水平和垂直方向的卷积运算，得到两个梯度图像，然后将两个梯度图像叠加起来得到最终的边缘检测结果。

2. Roberts边缘检测

Roberts边缘检测算法是一种基于差分的边缘检测方法，它使用了一个2x2的模板进行卷积运算来检测图像中的边缘。Roberts算子的主要思想是通过比较邻近像素之间的差异来检测边缘。

3. LoG边缘检测

LoG（Laplacian of Gaussian）边缘检测算法是一种基于高斯滤波和拉普拉斯算子的边缘检测方法，它可以同时检测出较粗和较细的边缘。该算法首先对图像进行高斯滤波，然后再使用拉普拉斯算子对滤波后的图像进行卷积运算，得到边缘检测结果。

4. Canny边缘检测

Canny边缘检测算法是一种基于多阶段处理的边缘检测方法，它首先对图像进行高斯滤波，然后计算图像的梯度，接着进行非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接等处理，最终得到边缘检测结果。Canny算法可以检测出较精细的边缘，并且对噪声具有很好的鲁棒性。