OpenCV入门：Canny边缘检测与滞后阈值详解

本教程是关于使用OpenCV和Python进行图像处理的入门指南，重点讲解了Canny边缘检测方法。首先，为了减少图像噪声，教程开始于5x5高斯滤波器的应用，这有助于提高边缘检测的准确性。接着，通过Sobel算子计算图像的水平（Gx）和竖直（Gy）梯度，以便识别出图像中的边界信息。梯度方向被归类为垂直、水平或对角线，非极大值抑制技术用于筛选出真正的边界点，保留具有最大梯度强度的像素。 Canny边缘检测的核心步骤包括： 1. 非极大值抑制：遍历图像，只保留每个像素点中其梯度方向和大小最强的点，形成初步的边缘候选。 2. 滞后阈值：设置两个阈值minVal和maxVal，决定哪些像素被认为是真实边界。高于maxVal的区域被视为边界，低于minVal的会被忽略。对于介于两者之间的像素，判断它们是否与已确定边界相连，连接则保留，否则丢弃。 Canny边缘检测是一种多阶段算法，它不仅能提供清晰的边界，还能有效抵抗噪声干扰。通过这些步骤，作者展示了如何在OpenCV中实现边缘检测，并演示了如何使用基本的图像读取、显示、保存功能，以及如何利用OpenCV提供的绘图函数、鼠标事件处理和图像操作技巧，如颜色空间转换、几何变换、图像金字塔等。此外，教程还涉及了轮廓分析，如轮廓的性质、层次结构和直方图的计算，这些都是图像处理中的关键概念。 整个教程旨在为初学者提供一个循序渐进的学习路径，涵盖了OpenCV在图像处理中的核心功能，通过实践操作帮助读者理解并掌握OpenCV在实际项目中的应用。同时，文档强调了使用的工具和库，如Python 3.5、OpenCV、NumPy以及Matlablib，为学习者提供了明确的技术背景支持。