Canny边缘检测与轮廓提取技术综述

Canny 边缘检测与轮廓提取汇总 本文主要介绍了 Canny 边缘检测算法在图像处理和计算机视觉中的应用，包括边缘检测的基本概念、边缘检测算法的比较和实验结果，以及使用 OpenCV 实现边缘检测和轮廓提取。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，它的目的是标识出数字图像中亮度变化明显的点。图像经过边沿检测处理之后，不仅大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。 边缘检测算法有很多，包括 Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、Canny 边缘算子等等。每种算法都有其优缺点，本文将对这些算法进行详细的分析和比较。 Canny 边缘检测算法是边缘检测算法中的一种， 由 John F. Canny 在 1986 年提出。该算法是一种多阶段边缘检测算法，包括非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接三个阶段。该算法的优点是检测结果稳定、抗噪声能力强、检测边缘细致。 在实验部分，本文使用 OpenCV 库实现了 Canny 边缘检测算法，并对实验结果进行了分析和讨论。实验结果表明，Canny 边缘检测算法可以有效地检测出图像中的边缘，并且检测结果与理论分析结果相符。 本文对 Canny 边缘检测算法进行了详细的分析和实验，并对实验结果进行了讨论和分析。该文档适合图像处理和计算机视觉相关领域的学习者和研究者。 知识点： * 边缘检测的概念和重要性 * 边缘检测算法的分类和比较 * Canny 边缘检测算法的原理和实现 * OpenCV 库在边缘检测和轮廓提取中的应用 * 图像处理和计算机视觉的基本概念和技术 关键词：边缘检测、轮廓提取、图像处理、OpenCV、Canny 边缘检测算法