canny算子 与 Scharr之间的差别 与效果

Canny算子和Scharr算子都是常见的边缘检测算子，它们的主要差别在于两个方面：

1. 算子模板不同：Canny算子使用高斯平滑和梯度计算，Scharr算子使用3x3的模板计算x和y方向的梯度。

2. 阈值处理不同：Canny算子在进行非极大值抑制和双阈值处理，而Scharr算子只进行了非极大值抑制。

在实际应用中，Canny算子通常能够更好地检测到图像中的细节和噪声点，而Scharr算子则更适合于对图像中的边缘进行初步的检测。

在效果方面，Canny算子对噪声和细节有很好的抑制能力，能够检测到细微的边缘，同时可以通过调整阈值来控制检测的结果，因此在实际应用中被广泛使用。Scharr算子的效果相对较为简单，但计算速度较快，因此适用于对实时性要求较高的场景。

相关问题

写一个利用Sobel算子、Canny算法、Laplacian算子、Scharr 滤波器实现图像边缘检测对比的代码

以下是利用Sobel算子、Canny算法、Laplacian算子、Scharr 滤波器实现图像边缘检测对比的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Sobel算子
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
sobel = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)

# Canny算法
canny = cv2.Canny(img, 100, 200)

# Laplacian算子
laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)

# Scharr滤波器
scharrx = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 1, 0)
scharry = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 0, 1)
scharr = cv2.addWeighted(scharrx, 0.5, scharry, 0.5, 0)

# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Sobel Operator', sobel)
cv2.imshow('Canny Edge Detection', canny)
cv2.imshow('Laplacian Operator', laplacian)
cv2.imshow('Scharr Filter', scharr)

# 等待按下任意按键退出程序
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码会读取一张名为lena.jpg的图像，分别使用Sobel算子、Canny算法、Laplacian算子、Scharr滤波器实现图像边缘检测，并将结果显示在窗口中。你可以根据自己的需要修改代码中的图像文件名和算法参数。

用c++ 实现 canny算子，并且达到最优水平

Canny算子是一种广泛使用的边缘检测算法，它的实现可以分为以下几个步骤：

1. 高斯滤波：使用高斯滤波器对原始图像进行平滑处理，以减少噪声对边缘检测结果的影响。

2. 计算梯度：对平滑后的图像进行梯度计算，得到每个像素的梯度方向和梯度幅值。

3. 非极大值抑制：对梯度幅值进行非极大值抑制，将不可能是边缘的像素点去除。

4. 双阈值检测：设置两个阈值，对梯度幅值进行分类，得到强边缘和弱边缘。

5. 边缘连接：将强边缘与连接的弱边缘形成一条边缘线。

下面是一个简单的C++实现：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // Load image
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (img.empty()) {
        cout << "Failed to load image" << endl;
        return -1;
    }
    
    // Step 1: Gaussian smoothing
    Mat img_gaussian;
    GaussianBlur(img, img_gaussian, Size(5, 5), 0);
    
    // Step 2: Gradient calculation
    Mat img_dx, img_dy;
    Scharr(img_gaussian, img_dx, CV_32F, 1, 0);
    Scharr(img_gaussian, img_dy, CV_32F, 0, 1);
    Mat img_gradient, img_angle;
    cartToPolar(img_dx, img_dy, img_gradient, img_angle, true);
    
    // Step 3: Non-maximum suppression
    Mat img_suppressed;
    img_suppressed = img_gradient.clone();
    for (int i = 1; i < img.rows - 1; i++) {
        for (int j = 1; j < img.cols - 1; j++) {
            float angle = img_angle.at<float>(i, j);
            float g1, g2, g;
            if ((angle >= -22.5 && angle < 22.5) || angle >= 157.5 || (angle >= -180 && angle < -157.5)) {
                g1 = img_gradient.at<float>(i, j+1);
                g2 = img_gradient.at<float>(i, j-1);
            }
            else if ((angle >= 22.5 && angle < 67.5) || (angle >= -157.5 && angle < -112.5)) {
                g1 = img_gradient.at<float>(i+1, j+1);
                g2 = img_gradient.at<float>(i-1, j-1);
            }
            else if ((angle >= 67.5 && angle < 112.5) || (angle >= -112.5 && angle < -67.5)) {
                g1 = img_gradient.at<float>(i+1, j);
                g2 = img_gradient.at<float>(i-1, j);
            }
            else {
                g1 = img_gradient.at<float>(i+1, j-1);
                g2 = img_gradient.at<float>(i-1, j+1);
            }
            g = img_gradient.at<float>(i, j);
            if (g < g1 || g < g2) {
                img_suppressed.at<float>(i, j) = 0;
            }
        }
    }
    
    // Step 4: Double thresholding
    Mat img_edge(img.size(), CV_8U, Scalar(0));
    float max_val = 0;
    for (int i = 0; i < img_suppressed.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < img_suppressed.cols; j++) {
            float val = img_suppressed.at<float>(i, j);
            if (val > max_val) {
                max_val = val;
            }
        }
    }
    float threshold_low = 0.1 * max_val;
    float threshold_high = 0.3 * max_val;
    for (int i = 0; i < img_suppressed.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < img_suppressed.cols; j++) {
            float val = img_suppressed.at<float>(i, j);
            if (val > threshold_high) {
                img_edge.at<uchar>(i, j) = 255;
            }
            else if (val > threshold_low) {
                img_edge.at<uchar>(i, j) = 128;
            }
        }
    }
    for (int i = 1; i < img_edge.rows - 1; i++) {
        for (int j = 1; j < img_edge.cols - 1; j++) {
            if (img_edge.at<uchar>(i, j) == 128) {
                if (img_edge.at<uchar>(i-1, j-1) == 255 ||
                    img_edge.at<uchar>(i-1, j) == 255 ||
                    img_edge.at<uchar>(i-1, j+1) == 255 ||
                    img_edge.at<uchar>(i, j-1) == 255 ||
                    img_edge.at<uchar>(i, j+1) == 255 ||
                    img_edge.at<uchar>(i+1, j-1) == 255 ||
                    img_edge.at<uchar>(i+1, j) == 255 ||
                    img_edge.at<uchar>(i+1, j+1) == 255)
                {
                    img_edge.at<uchar>(i, j) = 255;
                }
                else {
                    img_edge.at<uchar>(i, j) = 0;
                }
            }
        }
    }
    
    // Step 5: Output
    imshow("Original Image", img);
    imshow("Canny Edge Detection", img_edge);
    waitKey(0);
    return 0;
}

这个实现可能并不是最优的，但它具有基本的Canny算法实现步骤，你可以根据你的需要进行修改和优化。