OpenCV-27 Canny边缘检测

一、概念

Canny边缘检测算法是John F.Canny与1986年开发出来的一个多级边缘检测算法,也被很多人认为是边缘检测的最优算法。最优边缘检测的三个主要评价标准是:

低错频率:表示出尽可能多的实际边缘,同时尽可能的减小噪声产生的误报。

高定位性:标识出的边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。

最小响应:图像中的边缘只能标识一次。

Canny边缘检测的一般步骤:

1)去噪。边缘检测容易受到噪声干扰,在进行边缘检测前通常需要先进行去噪,一般用高斯滤波去除噪声。

2)计算梯度:对平滑后的图像采样sobel算子计算梯度和方向.

 G = \sqrt{G_{x}^{2}+G_{y}^{2}} 为了方便一般可以改用绝对值。   ——计算出梯度

\vartheta = \arctan (\frac{G_{y}}{G_{x}})             ——计算出角度,从而得到方向

梯度的方向被归为四类:垂直、水平和两个对角线

计算出来的梯度和方向大概如下图:

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