C++实现Canny边缘检测算法

"Canny边缘检测是计算机视觉领域中一种经典的图像处理算法，用于检测图像中的边缘。这个程序是用C++实现的，利用OpenCV库进行编程，并且已经在Visual Studio 2010环境下成功运行。代码示例展示了如何读取图像、转换为灰度图，以及执行Canny边缘检测算法，最终显示原始图像和处理后的边缘图像。" Canny边缘检测算法是1986年由John F. Canny提出的，它的主要目标是找到图像中的强边缘，同时减少假阳性边缘的检测。Canny算法包括以下几个关键步骤： 1. **高斯滤波**：首先，使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以消除噪声。这一步对于后续的梯度计算至关重要，因为噪声可能会导致虚假的边缘。 2. **计算梯度强度和方向**：应用Sobel算子（或Prewitt算子）来计算图像在X和Y方向上的梯度。这两个值的平方和可以得到梯度的强度，两个值的比值可以得到梯度的方向。 3. **非极大值抑制**：此步骤旨在消除非边缘响应，保留最强烈的边缘。通过对每个像素比较其在梯度方向上的邻域像素，确保只有那些在局部最大值的像素被保留下来。 4. **双阈值检测**：设置两个阈值，低阈值用于检测弱边缘，高阈值用于检测强边缘。任何低于低阈值的梯度都将被忽略，高于高阈值的梯度被认为是强边缘，而介于两者之间的像素则依据连接性判断是否保留。 5. **边缘跟踪和抑制**：通过检查边缘的连续性，将断裂的边缘连接起来，同时避免重复检测同一边缘。 在提供的代码示例中，`cvLoadImage`函数用于加载图像，`cvCreateImage`创建一个新的图像结构，用于存储Canny算法处理后的结果。`cvCanny`函数是OpenCV库中的核心边缘检测函数，它接受原始图像、输出图像、两个阈值参数（50和150）以及一个用于边缘连接的 aperture_size 参数（3，通常表示Sobel算子的大小）。`cvShowImage`显示图像，`cvWaitKey`暂停程序，等待用户按键，最后释放内存并关闭窗口。 这段代码简单明了地演示了如何在实际应用中使用Canny边缘检测算法，对于学习和理解OpenCV库以及边缘检测原理非常有帮助。开发者可以通过修改阈值、aperture_size等参数，调整边缘检测的效果，以适应不同的应用场景。