opencvsharp的canny讲解

Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，它是由John Canny于1986年提出的。Canny边缘检测算法由以下四个步骤组成：

1. 噪声抑制：使用高斯滤波器去除图像中的噪声。

2. 梯度计算：计算图像中每个像素点的梯度和方向。

3. 非极大值抑制：在梯度方向上，对每个像素点进行比较，只有极大值才会被保留。

4. 双阈值检测：通过设置两个阈值，将图像中的边缘分为强边缘和弱边缘，强边缘会被保留，弱边缘则需要进一步验证是否为真正的边缘。

下面是Canny方法的参数和用法：

public static void Canny(
    InputArray image,
    OutputArray edges,
    double threshold1,
    double threshold2,
    int apertureSize = 3,
    bool L2gradient = false
)

参数说明：

- image：输入的灰度图像，类型为InputArray。
- edges：输出的边缘图像，类型为OutputArray。
- threshold1：双阈值检测的低阈值。
- threshold2：双阈值检测的高阈值。
- apertureSize：计算梯度时使用的Sobel算子的大小，默认为3。
- L2gradient：计算梯度时是否使用$L_2$范数，默认为false。

用法示例：

Mat src = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.Grayscale);
Mat edges = new Mat();

Cv2.Canny(src, edges, 50, 150);

Cv2.ImShow("result", edges);
Cv2.WaitKey(0);
Cv2.DestroyAllWindows();

其中，我们首先读取一张灰度图像，然后调用Canny方法进行边缘检测，最后将检测结果显示出来。需要注意的是，Canny方法输出的边缘图像是二值图像，其中白色部分表示边缘，黑色部分则表示非边缘。