Canny边缘检测算法的Python实现

Canny边缘检测算法的Python实现

边缘检测是计算机视觉中常用的一种技术，用于检测图像中的边缘结构。Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它在1986年由John F. Canny提出，具有较好的性能和鲁棒性。本文将介绍如何使用Python实现Canny边缘检测算法，并提供相应的源代码。

Canny边缘检测算法的步骤如下：

1. 噪声抑制：使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，通过对每个像素周围的邻域进行加权平均来实现平滑。

2. 计算梯度：对平滑后的图像应用Sobel算子，计算图像在水平和垂直方向上的梯度。梯度的大小和方向能够反映图像中的边缘信息。

3. 非极大值抑制：对梯度幅值图像进行非极大值抑制，以保留梯度幅值图像中的局部最大值点，并抑制非极大值点。这一步骤可以使得检测到的边缘变得更细。

4. 双阈值检测：根据设定的高阈值和低阈值，对非极大值抑制后的图像进行阈值处理，得到强边缘和弱边缘。强边缘是梯度幅值大于高阈值的像素，而弱边缘是梯度幅值介于低阈值和高阈值之间的像素。

5. 边缘连接：通过对弱边缘像素进行连接，将其与邻近的强边缘像素连接起来，形成完整的边缘。

下面是使用Python实现Canny边缘检测算法的源代码&#x