Canny边缘检测算法的实现过程解析

本文详细解析了Canny边缘检测算法的实现过程,包括高斯模糊、梯度计算、非最大抑制和高低阈值筛选。通过OpenCV库,提供了相应的Python代码,帮助理解并提取图像中的清晰边缘。

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Canny边缘检测算法是一种常用的计算机视觉算法,用于检测图像中的边缘。它通过对图像进行一系列的处理步骤,从而提取出清晰、准确的边缘信息。本文将详细解析Canny边缘检测算法的实现过程,并提供相应的Python代码。

Canny边缘检测算法的实现过程包括以下几个步骤:

  1. 高斯模糊:首先,我们需要对原始图像进行高斯模糊处理,以降低图像中的噪声。高斯模糊通过对图像的每个像素点周围的像素值进行加权平均,从而实现模糊效果。在OpenCV中,可以使用cv2.GaussianBlur()函数来实现高斯模糊。
import cv2

# 读取原始图像
image = cv2.imread('input.jpg', 0)

# 高斯模糊
blurred 
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