Canny边缘检测案例

Canny边缘检测是图像处理领域中常用的一种边缘检测算法，由John F. Canny在1986年提出。它的目标是找到图像中的强边缘，并尽量减少弱边缘的干扰。Canny边缘检测算法主要包括以下步骤：

1. 噪声抑制：使用高斯滤波等方法对图像进行平滑处理，去除图像中的噪声。
2. 计算梯度：通过计算图像中的每个像素的梯度幅值和方向，确定边缘的强度和方向。
3. 非极大值抑制：通过比较像素点与梯度方向上相邻点的梯度值，来细化边缘。
4. 双阈值检测和连接：设置两个阈值（高低阈值），高阈值用于确定强边缘，低阈值用于连接强边缘之间的弱边缘，形成完整的边缘轮廓。

一个简单的Canny边缘检测案例可能包括以下步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图，因为边缘检测通常在灰度图上进行。
2. 应用高斯滤波对图像进行平滑处理，减少噪声。
3. 使用Sobel算子等方法计算图像的梯度幅值和方向。
4. 应用非极大值抑制对梯度幅值进行细化。
5. 应用双阈值检测，保留强边缘，并连接强边缘附近的弱边缘。
6. 输出边缘检测后的图像。

Canny边缘检测算法因其优秀的边缘检测效果，被广泛应用于计算机视觉、图像识别和机器视觉等领域。