具体代码canny算法
时间: 2023-04-02 21:03:42 浏览: 64
Canny算法是一种经典的边缘检测算法,其具体代码实现如下:
1. 对图像进行灰度化处理
2. 对灰度图像进行高斯滤波,以平滑图像,去除噪声
3. 计算图像中每个像素的梯度和方向
4. 对梯度值进行非极大值抑制,以保留边缘的细节信息
5. 对非极大值抑制后的图像进行双阈值处理,以确定边缘的强度
6. 对双阈值处理后的图像进行边缘连接,以得到最终的边缘图像
以上就是Canny算法的具体代码实现。
相关问题
改进canny算法代码
我可以回答这个问题。改进 Canny 算法的代码可以从以下几个方面入手:优化边缘检测的阈值、改进非极大值抑制算法、优化高斯滤波器的参数、增加边缘连接的步骤等。具体的实现方法可以参考相关的论文和代码实现。
使用ostu改进canny算法边缘检测matlab代码
以下是使用Otsu改进Canny算法的MATLAB代码:
```matlab
clc;
clear all;
close all;
% 读取图像
I = imread('lena.jpg');
I = rgb2gray(I);
% Otsu阈值分割
level = graythresh(I);
I_otsu = imbinarize(I, level);
% Canny算法边缘检测
sigma = 1;
[Gmag, Gdir] = imgradient(I);
I_canny = edge(I, 'Canny', [sigma*0.04 sigma*0.1]);
% Otsu阈值分割后的Canny算法边缘检测
I_canny_otsu = I_canny .* uint8(I_otsu);
% 显示结果
subplot(2,2,1); imshow(I); title('原始图像');
subplot(2,2,2); imshow(I_otsu); title('Otsu阈值分割图像');
subplot(2,2,3); imshow(I_canny); title('Canny算法边缘检测图像');
subplot(2,2,4); imshow(I_canny_otsu); title('Otsu阈值分割后的Canny算法边缘检测图像');
```
首先,我们读取图像并进行Otsu阈值分割,然后使用Canny算法进行边缘检测。最后,将Otsu阈值分割后得到的二值图像与Canny算法边缘检测的结果相乘,得到Otsu改进后的Canny算法边缘检测结果。
注意,Otsu阈值分割和Canny算法的参数需要根据具体情况进行调整。