c语言实现canny边缘检测
时间: 2024-05-07 11:13:45 浏览: 15
Canny边缘检测是一种经典的图像处理算法,常用于检测图像中的边缘。下面是C语言实现Canny边缘检测的基本步骤:
1. 预处理:将原始图像转换为灰度图像,可以使用公式`gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B`将RGB图像转换为灰度图像。
2. 高斯滤波:对灰度图像进行高斯滤波,以平滑图像并减少噪声。可以使用高斯核函数对图像进行卷积操作。
3. 计算梯度幅值和方向:使用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向。分别对图像进行水平和垂直方向的卷积操作,然后计算每个像素点的梯度幅值和方向。
4. 非极大值抑制:在梯度方向上进行非极大值抑制,即对每个像素点的梯度幅值进行比较,保留局部最大值,抑制非边缘点。
5. 双阈值处理:根据设定的高阈值和低阈值对非极大值抑制后的图像进行二值化处理。高于高阈值的像素点被认为是强边缘,低于低阈值的像素点被认为是弱边缘,介于两者之间的像素点根据其是否与强边缘相连来确定是否为边缘。
6. 边缘连接:通过连接强边缘和与之相连的弱边缘,得到最终的边缘图像。
以上是C语言实现Canny边缘检测的基本步骤,你可以根据这些步骤编写相应的代码实现。
相关问题
C语言的Canny边缘检测算法
Canny边缘检测算法是一种常用的图像边缘检测算法,其基本思想是通过多次滤波和阈值处理来提取图像中的边缘信息。
以下是C语言中实现Canny边缘检测算法的基本步骤:
1. 对图像进行高斯滤波,以去除噪声。
2. 计算图像中每个像素点的梯度值和方向。
3. 对梯度值进行非极大值抑制,以保留较为明显的边缘。
4. 对边缘进行双阈值处理,以区分强边缘和弱边缘。
5. 对弱边缘进行边缘连接,以增强边缘的连通性。
以下是C语言中实现Canny边缘检测算法的伪代码:
//高斯滤波
gaussian_filter(image, kernel_size, sigma);
//求梯度值和方向
sobel_filter(image, gx, gy);
gradient_magnitude(gx, gy, mag);
gradient_direction(gx, gy, dir);
//非极大值抑制
non_max_suppression(mag, dir, edge);
//双阈值处理
double_threshold(edge, low_threshold, high_threshold, strong_edge, weak_edge);
//边缘连接
edge_tracking(strong_edge, weak_edge, edge);
注意,以上只是伪代码,实际实现时需要结合具体的图像处理库和算法实现细节进行编写。
c语言实现canny算子边缘检测代码
以下是使用C语言实现Canny算子边缘检测的代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define WIDTH 512
#define HEIGHT 512
int sobel_x[3][3] = {{-1, 0, 1}, {-2, 0, 2}, {-1, 0, 1}};
int sobel_y[3][3] = {{-1, -2, -1}, {0, 0, 0}, {1, 2, 1}};
void gaussian_filter(float *img, float *output, int width, int height, float sigma) {
int i, j, k, l;
int r = ceil(3 * sigma);
float sum = 0.0, val = 0.0;
float *kernel = (float*) malloc((2 * r + 1) * sizeof(float));
for (i = -r; i <= r; i++) {
val = exp(-(i * i) / (2 * sigma * sigma));
kernel[i + r] = val;
sum += val;
}
for (i = 0; i < 2 * r + 1; i++)
kernel[i] /= sum;
for (i = r; i < height - r; i++) {
for (j = r; j < width - r; j++) {
val = 0.0;
for (k = -r; k <= r; k++) {
for (l = -r; l <= r; l++) {
val += img[(i + k) * width + (j + l)] * kernel[k + r] * kernel[l + r];
}
}
output[i * width + j] = val;
}
}
free(kernel);
}
void sobel_filter(float *img, float *output, int width, int height) {
int i, j, k, l;
float gx = 0.0, gy = 0.0, val = 0.0;
float max_val = 0.0;
float angle = 0.0;
float *magnitude = (float*) malloc(width * height * sizeof(float));
float *theta = (float*) malloc(width * height * sizeof(float));
for (i = 1; i < height - 1; i++) {
for (j = 1; j < width - 1; j++) {
gx = 0.0;
gy = 0.0;
for (k = -1; k <= 1; k++) {
for (l = -1; l <= 1; l++) {
gx += img[(i + k) * width + (j + l)] * sobel_x[k + 1][l + 1];
gy += img[(i + k) * width + (j + l)] * sobel_y[k + 1][l + 1];
}
}
magnitude[i * width + j] = sqrt(gx * gx + gy * gy);
theta[i * width + j] = atan2(gy, gx);
max_val = fmax(max_val, magnitude[i * width + j]);
}
}
for (i = 1; i < height - 1; i++) {
for (j = 1; j < width - 1; j++) {
angle = theta[i * width + j] * 180 / M_PI;
if ((angle < -22.5 && angle > -67.5) || (angle > 22.5 && angle < 67.5)) {
val = (magnitude[(i - 1) * width + (j - 1)] + magnitude[(i + 1) * width + (j + 1)]) / 2.0;
} else if ((angle < 22.5 && angle > -22.5) || (angle > 157.5 || angle < -157.5)) {
val = (magnitude[(i - 1) * width + j] + magnitude[(i + 1) * width + j]) / 2.0;
} else if ((angle < -112.5 && angle > -157.5) || (angle > 112.5 && angle < 157.5)) {
val = (magnitude[i * width + (j - 1)] + magnitude[i * width + (j + 1)]) / 2.0;
} else {
val = (magnitude[(i + 1) * width + (j - 1)] + magnitude[(i - 1) * width + (j + 1)]) / 2.0;
}
output[i * width + j] = val / max_val;
}
}
free(magnitude);
free(theta);
}
void threshold(float *img, float *output, int width, int height, float low, float high) {
int i, j;
float val = 0.0;
for (i = 0; i < height; i++) {
for (j = 0; j < width; j++) {
val = img[i * width + j];
if (val > high) {
output[i * width + j] = 1.0;
} else if (val < low) {
output[i * width + j] = 0.0;
} else {
if ((img[(i - 1) * width + j - 1] > high) || (img[(i - 1) * width + j] > high) ||
(img[(i - 1) * width + j + 1] > high) || (img[i * width + j - 1] > high) ||
(img[i * width + j + 1] > high) || (img[(i + 1) * width + j - 1] > high) ||
(img[(i + 1) * width + j] > high) || (img[(i + 1) * width + j + 1] > high)) {
output[i * width + j] = 1.0;
} else {
output[i * width + j] = 0.0;
}
}
}
}
}
int main() {
int i, j;
float *img = (float*) malloc(WIDTH * HEIGHT * sizeof(float));
float *output = (float*) malloc(WIDTH * HEIGHT * sizeof(float));
float *temp = (float*) malloc(WIDTH * HEIGHT * sizeof(float));
FILE *fp = fopen("lena.raw", "rb");
fread(img, sizeof(float), WIDTH * HEIGHT, fp);
fclose(fp);
gaussian_filter(img, temp, WIDTH, HEIGHT, 1.0);
sobel_filter(temp, output, WIDTH, HEIGHT);
threshold(output, temp, WIDTH, HEIGHT, 0.2, 0.3);
fp = fopen("canny.raw", "wb");
for (i = 0; i < HEIGHT; i++) {
for (j = 0; j < WIDTH; j++) {
fwrite(&temp[i * WIDTH + j], sizeof(float), 1, fp);
}
}
fclose(fp);
free(img);
free(output);
free(temp);
return 0;
}
```
这个实现过程和上面提到的基本步骤是一致的,其中包括高斯滤波、Sobel算子边缘检测、非极大值抑制和双阈值处理。请注意,上面的代码仅供参考,实际应用中可能需要进行一些调整和优化。