本文详细探讨了计算机视觉中的边缘检测技术，包括边缘检测的重要性、尺度选择、模糊估计、颜色边缘检测和结合多种特征线索。介绍了Canny算法、高斯拉普拉斯算子、DoG算子等，并讨论了在不同尺度、颜色空间和特征融合下的边缘检测策略，还提供了OpenCV中实现边缘检测的代码参考。
1、边缘检测综述
虽然兴趣点对于查找可以在2D中准确匹配的图像位置很有用，但边缘点要丰富得多，并且通常带有重要的语义关联。例如，对象的边界也对应于 3D 中的遮挡事件，通常有可见轮廓。其他类型的边缘对应于阴影边界或折痕边缘，其中表面方向快速变化。孤立的边缘点也可以分组为更长的曲线或轮廓，以及直线段。
给定图像，我们如何找到显着边缘？考虑下图中的彩色图像。如果有人让你指出最“显着”或“最强”的边缘或对象边界，你会追踪哪些？你的感知与下图中显示的边缘图像有多接近？
边缘出现在不同颜色、强度或纹理的区域之间的边界处。不过将图像分割成连贯区域是一项艰巨的任务。通常，最好只使用纯局部信息来检测边缘。
在这种情况下，合理的方法是将边缘定义为快速强度或颜色变化的位置。将图
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