MATLAB实现OpenCV Canny算子详解：从源码到易懂代码

本文主要介绍了如何在MATLAB中实现OpenCV Canny边缘检测算法的理解和应用。OpenCV中的Canny算子是一种常用的图像边缘检测方法，它通过计算图像梯度的强度和方向来确定边缘。在这个过程中，源代码中的cvCanny函数通常用于处理这些计算，但为了便于理解和学习，作者将OpenCV的C++源码转换成了更直观的MATLAB代码。 首先，作者从读取图像开始，例如使用imread函数加载 Lena.jpg 图像，并将其转换为灰度图像，以便于进行边缘检测。接下来，定义了两个阈值（low_threshold和high_threshold），这两个阈值在Canny算法中分别用于弱边和强边的检测。Canny算法包含三个主要步骤：高斯滤波、计算梯度（这里使用Sobel算子或Scharr算子）和非极大值抑制（NMS）以及双阈值处理。 在MATLAB代码中，高斯滤波用于平滑图像，减少噪声的影响。然后，通过一个嵌套循环遍历图像的每个像素，计算x和y方向的梯度（dx和dy）。这里的Sobel算子（[-1,0,1,-2,0,2,-1,0,1]）或Scharr算子（[-3,0,3,-10,0,10,-3,0,3]）用于计算局部梯度，值的绝对值之和代表该像素处的梯度强度。 接下来，Canny算法的核心部分是计算边缘。首先，对梯度强度（abs(dx)+abs(dy)）进行阈值处理，小于low_threshold的被认为是弱边，而大于high_threshold的被认为是强边。然后，进行非极大值抑制，只保留强度最大的邻域像素作为边缘点。最后，执行双阈值处理，对于那些介于两个阈值之间的像素，如果它们与任一强边相连，则也被标记为边缘。 整个过程用MATLAB代码清晰地呈现出来，使得读者能够深入理解Canny算子的工作原理和具体实现步骤。通过这种方式，即使是对OpenCV不熟悉的MATLAB用户也能逐步掌握这一关键的图像处理技术。如果你需要在MATLAB环境中实现Canny边缘检测，这段代码提供了很好的参考和实践指导。