canny和lsd的区别

Canny边缘检测和LSD霍夫变换都是计算机视觉中常用的边缘检测算法，但它们有一些区别。Canny算法可以检测出边缘的方向和强度，但它不能很好地处理直线段。而LSD算法可以直接从像素矩阵中检测出线段，但它不能提供与方向和强度相关的信息。Canny算法在低信噪比下工作得更好，而LSD算法在复杂的图像中表现得更好。

相关问题

sobel和canny的区别

Sobel算子和Canny算子都是图像边缘检测算法，但两者的实现方式和结果有很大的区别。

Sobel算子是一种基于梯度的算法，它通过对图像进行卷积操作来计算每个像素点的梯度值，然后根据梯度值的大小来判断该像素点是否为边缘点。Sobel算子在计算梯度时只考虑了像素点周围的局部信息，因此对噪声比较敏感，容易产生误检测。

Canny算子则是一种基于全局阈值的算法，它首先对图像进行高斯滤波以平滑图像，然后计算图像的梯度和方向，接着利用非极大值抑制方法来消除边缘上的非极大值点，最后通过双阈值算法来确定真正的边缘点。Canny算子考虑了像素点周围的全局信息，因此对噪声和边缘的响应比较稳定，可以有效地检测出图像中的边缘。

综上所述，Sobel算子更适合对简单的图像进行边缘检测，而Canny算子则更适合对复杂的图像进行边缘检测。

sobel算子和canny算子区别

Sobel算子和Canny算子都是常用的边缘检测算法，但它们的实现和应用有所不同。

Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过对图像进行卷积操作，提取出图像中的水平和垂直方向的梯度信息，然后将两个方向的梯度信息进行合并，得到图像的整体梯度信息。Sobel算子的优点是计算速度快，对噪声具有一定的抗干扰能力，但缺点是对边缘的定位不够精确，容易产生边缘断裂和误检。

Canny算子是一种基于阈值的边缘检测算法，它采用多级阈值的方式对图像进行处理，通过多次滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值分割等操作，得到图像中的边缘信息。Canny算子的优点是精度高，对边缘的定位精确，但缺点是计算量大，对噪声敏感。

因此，Sobel算子适用于对计算速度要求较高、对噪声抗干扰能力要求较强的场合，而Canny算子适用于对边缘定位精度要求较高、对噪声抗干扰能力要求较弱的场合。