63.Canny边缘检测算法

最新推荐文章于 2025-03-25 18:37:00 发布
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分类专栏： c++ opencv学习 文章标签： opencv 图像处理 c++
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目录

        1 什么是Canny算子

        2 Canny边缘检测流程

        3 Canny具体步骤

        3.1 图像平滑

         3.2 计算图像中每个像素的梯度方向和幅值

         3.3 非极大值抑制

        3.4 双阈值求可能边

         3.5 消除孤立的弱边缘

        4 函数详解

        5 用C++编写代码进行实现

        1 什么是Canny算子

        Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。它在边缘检测过程中具有以下特点：

  • 低错误率：能够检测到大多数真实边缘，并且尽量减少错误检测。
  • 高定位精度：检测到的边缘位置相对精确。
  • 最小响应：每个边缘只有一个响应点。

        2 Canny边缘检测流程

        它包括如下五个步骤：

  1. 噪声抑制：通过使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，降低噪声对边缘检测的影响。

  2. 计算梯度幅值和方向：利用Sobel算子计算图像在水平和垂直方向上的梯度，然后根据梯度幅值和方向计算每个像素点的梯度幅值和方向。

  3. 非极大值抑制&#x

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Canny边缘检测算子
松子茶的专栏
10-13 2万+
Canny提出一种新的边缘检测方法，它对受白噪声影响的阶跃型边缘是最优的。Canny检测子的最优性与三个标准有关：第一、检测标准：不失去重要的边缘，不应有虚假的边缘；第二、定位标准：实际边缘与检测到的边缘位置之间的偏差最小；第三、单位应标准：将多个响应降低为单个边缘响应。这一点被第一个标准部分地覆盖了。因为当有两个响应对应于单个边缘时，其中之一应该被是虚假的。这第三个标准解决受噪声影响的边缘问题，起亦制非平滑边缘检测算子的作用。
Canny 边缘检测算子 (Wikipedia)
isometric的博客
07-10 3091
Canny 边缘检测算子 是一种多阶段边缘检测的算法，在 1986 年由 John F. Canny 发明。Canny 同时发展了边缘检测的计算理论，解释了为什么这个技巧会有用。 Canny 算法的发展 Canny 边缘检测是一种从不同的视觉物体中抽取有用结构信息的技巧。它被广泛应用于各种计算机视觉系统中。Canny 发现不同视觉系统中的边缘检测都相对相似。于是他阐述了一种可以在广泛情形下应用的解...
Canny算子
weixin_30332241的博客
06-11 173
Canny边缘检测算子是John F. Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是Canny创立了“边缘检测计算理论”（computational theory of edge detection）解释这项技术如何工作。 Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。 好的定位- 标...
深度学习图像处理算法（二）：Canny算子
最新发布
2501_90215210的博客
03-25 1774
Canny算子是一种基于多阶段优化的边缘检测方法，旨在以高精度、低误检率提取图像边缘。它综合了噪声抑制、梯度计算和边缘连接等步骤，相较于Sobel算子更为复杂但效果更优。目标：在噪声环境下精确检测图像中的真实边缘。应用：图像分割、轮廓提取、目标检测等。Canny算子是一个精密的边缘检测工具，通过去噪、梯度计算、非极大值抑制和双阈值连接，绘制出清晰完整的边缘线条。它就像一个“边缘雕刻师”，在噪声中精雕细琢。本文提供的代码既可以用OpenCV快速实现，也可以通过手动步骤深入理解原理，适合学习和实践。
图象处理中的边缘检测------canny算子
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图象边缘检测中边界闭合性的分析与探讨摘   要 在图象边缘检测中往往要求所检测到的边缘具有封闭特性，本文详细地分析了目前常用的两种算法：哈夫变换和Canny边缘检测算法，最后，探讨边缘算子应满足的准则。关键词 边缘检测；闭合性；哈夫变换；Canny算子 1引言      图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲
Canny边缘检测算法
爱学习的小刘芒的博客
06-21 1万+
Canny边缘检测算法---matlab , lingo , python中应用
opencv基础44- Canny边缘检测详解-cv.Canny()
小海聊智造
08-07 1万+
Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，由John F.Canny在1986年提出。它被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域，是一种多阶段的边缘检测算法，能够有效地检测图像中的边缘并抑制噪声。Canny边缘检测的主要步骤如下：噪声抑制：首先，通过使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以去除图像中的噪声。高斯滤波器可以有效地平滑图像，同时保持边缘的细节。计算梯度幅值和方向：使用Sobel算子计算图像中每个像素点的水平和垂直方向的梯度值。然后，根据梯度值计算每个像素点的梯度幅值和方向。
python Canny边缘检测算法的实现
09-17
Canny边缘检测算法是一种在计算机视觉领域广泛应用的经典边缘检测方法。该算法由John F. Canny在1986年提出，因其具备良好的性能和准确性，在图像处理中占有重要地位。Canny算法能够有效地检测图像中的边缘，并且...
基于Canny算法的自适应阈值边缘检测算法.rar
12-06
Canny边缘检是在在1986年提出来的，到今天已经30多年过去了，但Canny算法仍然是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。 相比Sobel、Prewitt等算子，Canny算法更为优异。Sobel、Prewitt等算子有如下缺点： ...
数字图像处理实验（七）：canny算法边缘检测
lyd1995的博客
04-25 4800
一、实验原理 canny边缘检测算法处理5个步骤 1、使用高斯滤波算法，以平滑图像，滤除噪声。 2、计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 3、应用非极大值（NMS）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。 4、应用双阈值（DT）检测来确定真实的和潜在的边缘。 5、通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测 二、实验代码 实验环境： （1）OpenCV3.4.3 （2）Ubuntu16.04 （3）VS C...
基于边缘检测的canny算法
06-09
利用高斯函数对彩色图像求导，对梯度幅值进行非极大值抑制，找到边缘像素
07 Canny算子边缘检测
优快云_Yangk的博客
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调用第三库完成Canny算子
Canny 边缘检测算法
绯雨千叶的博客
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Canny 边缘检测算法（学习笔记）
Canny 边缘检测算法
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Canny：边缘检测算法：其对受白噪声影响的阶跃型边缘是最优的。 目的： 返回一个二值图像，非零数值表示图像中边缘的存在，返回与边缘相关的尺度和方向信息 标准： 检测标准：不丢失重要的边缘，不应有虚假的边缘 定位标准：实际边缘与检测到的边缘位置之间的偏差最小 单响应标准：将多个响应降低为单个边缘响应。这个标准可以解决受噪声影响的边缘问题，以及起到地址非平滑边缘检测算子的作用。 步骤： A、用高斯滤...
边缘检测-canny算法
qq_40710190的博客
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Canny边缘算法 边缘检测的核心思想就是因为一幅图像的边缘往往是灰度值剧烈变化的地方，通过确定这些地方来确定边缘。 第一步：去噪 理所当然的，除了边缘会产生灰度值剧变，出现噪声的地方同样会发生灰度值剧烈变化。我们往往采用高斯滤波来处理噪声，使得图像更平滑。 第二步：求导求梯度 通过求导来表示灰度值的变化程度，应该是一个很理所当然的想法。因为图像中的坐标是离散的，所以对于图像的求导是通过求差分。求导的选择有很多，例如经典的Sobel，Laplacian。 我们仅仅使用Sobel，Laplacian一样能够
20-Canny边缘检测算法
hello
02-13 651
文章目录Canny边缘检测 Canny边缘检测 1、Canny算法内容； 2、API : cv::canny(); 3、代码演示；
canny算子
03-11
<think>好的，用户想了解Canny算子的原理、应用和实现方法。首先，我需要回忆Canny算子的基本知识。Canny算子是一种经典的边缘检测算法，由John Canny在1986年提出。它的主要步骤包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘跟踪。用户提供的引用中也提到了这些步骤，比如引用[2]中提到了Canny边缘提取的步骤，引用[4]提到了三个数学准则。 接下来，用户可能想知道具体的实现细节，比如如何用Python或OpenCV实现。引用[5]提到了OpenCV中的Canny函数，还给出了运行结果，说明效果细节很好。所以需要解释代码示例，比如使用cv2.Canny()函数，并说明参数的意义。 关于应用，Canny算子广泛应用于图像处理领域，比如OCR（光学字符识别），引用[5]提到的《深度实践OCR》书中也有相关应用。所以可以提到在OCR预处理、医学影像分析、自动驾驶中的道路检测等场景。 用户的问题中还可能隐含对Canny算子优点的好奇，比如为什么它比其他算子（如Sobel、Laplacian）更有效。根据引用[4]，Canny基于三个准则：信噪比高、定位准确、单边缘响应，这保证了检测效果更优。 需要确保回答结构清晰，分点说明原理、应用、实现，并引用提供的参考文献。同时，生成的相关问题要围绕用户可能感兴趣的扩展点，如与其他算子的对比、参数调优、在特定领域的应用等。 最后，检查LaTeX格式是否正确，数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，并确保所有引用标记正确对应。例如，引用[1]提到Canny算子的实现原理，引用[2]和[4]涉及步骤和数学准则，引用[5]给出代码示例和应用场景。</think>### Canny算子原理、应用与实现 #### 一、原理 Canny算子是一种多阶段的边缘检测算法，由John Canny于1986年提出，其核心目标是通过数学优化实现高精度、低误检的边缘提取[^4]。算法包含以下关键步骤： 1. **高斯滤波** 使用高斯滤波器平滑图像以消除噪声，公式为： $$ G(x,y) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}} $$ 其中$\sigma$控制平滑程度，值越大噪声抑制越强，但可能丢失细节[^2]。 2. **梯度计算** 通过Sobel算子计算水平和垂直方向的梯度分量$G_x$和$G_y$，并合成梯度幅值和方向： $$ \text{幅值} = \sqrt{G_x^2 + G_y^2}, \quad \text{方向} = \arctan\left(\frac{G_y}{G_x}\right) $$[^5] 3. **非极大值抑制** 保留梯度方向上幅值最大的像素，抑制其他非极大值点，确保边缘细化到单像素宽度[^2]。 4. **双阈值检测** 设定高阈值$T_{\text{high}}$和低阈值$T_{\text{low}}$： - 高于$T_{\text{high}}$的像素标记为强边缘 - 介于阈值间的像素标记为弱边缘 - 低于$T_{\text{low}}$的像素被抑制[^3][^5] 5. **边缘跟踪** 通过连接强边缘和相邻的弱边缘，形成完整的边缘轮廓[^2]。 --- #### 二、应用场景 1. **OCR文字识别** 用于预处理阶段提取文字轮廓，提升字符分割精度。 2. **医学影像分析** 辅助检测器官或病变区域的边缘特征。 3. **自动驾驶** 实时检测车道线、障碍物边缘等。 --- #### 三、实现方法（Python示例） ```python import cv2 # 读取图像并转为灰度图 image = cv2.imread("input.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # Canny边缘检测（参数：低阈值=50，高阈值=150） edges = cv2.Canny(image, 50, 150) # 显示结果 cv2.imshow("Canny Edges", edges) cv2.waitKey(0) ``` *参数调优建议*： - 阈值比例通常为$1:2$或$1:3$（如50/150） - 高斯核大小影响平滑效果，常用$3\times3$或$5\times5$ ---
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