图像变换-用canny算子实现边缘检测

 Canny算子是John F.Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。Canny是常用的边缘检测方法，其特点是试图将独立边的候选像素拼装成轮廓。John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性，给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标：

 1.好的信噪比，即将非边缘点判定为边缘点的概率要低，将边缘点判为非边缘点的概率要低；
 2.高的定位性能，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心；

 3.对单一边缘仅有唯一响应，即单个边缘产生多个响应的概率要低，并且虚假响应边缘应该得到最大抑制。

 

 具体来说Canny边缘检测算法可分为以下几个步骤：     
          step1:用高斯滤波器平滑图象；     
          step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；     
          step3:对梯度幅值进行非极大值抑制；     
          step4:用双阈值算法检测和连接边缘。
 关于这几步的详细介绍可以参考博客：http://blog.youkuaiyun.com/likezhaobin/article/details/689217
            

     在上面那篇博客中有对以上四步的详细介绍，然而在opencv中，我们却不需要自己实现以上的四步。opencv中已经帮我们封装好了，下面就是opencv中封装好的函数：

 void cvCanny( const CvArr* image,CvArr* edges,double threshold1,doublethreshold2, int aperture_size=3 );

image

单通道输入图像.

edges

单通道存储边缘的输出图像

threshold1

第一个阈值

threshold2

第二个阈值

aperture_size

Sobel 算子内核大小 (见 cvSobel).

函数 cvCanny 采用 CANNY 算法发现输入图像的边缘而且在输出图像中标识这些边缘。threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割。

• 注意事项：cvCanny只接受单通道图像作为输入。

下面是代码的实现：

#include <highgui.h>
#include <cv.h>

//Canny:Implements Canny algorithm for edge detection.
int main( int argc, char** argv )
{
	IplImage* src = NULL;
	IplImage* dst = NULL;
	
	//载入图像，强制转换为灰度图
	src = cvLoadImage( "4.jpg", 0 );  
	//为canny边缘图像申请空间，1表示单通道灰度图
	dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 ); 
	cvCanny( src, dst, 50, 150, 3 );//边缘检测
	cvNamedWindow( "src", 1 );
	cvNamedWindow( "canny", 1 );
	cvShowImage( "src", src );
	cvShowImage( "canny", dst );
	cvWaitKey(0);

	cvReleaseImage( &src );
	cvReleaseImage( &dst );
	cvDestroyAllWindows();
	return 0;

}

  测试原图：

         

边缘检测结果：

Reference：

http://blog.youkuaiyun.com/likezhaobin/article/details/6892176

http://blog.youkuaiyun.com/hitwengqi/article/details/6877864