18 OpenCV之Canny边缘检测

最新推荐文章于 2025-11-19 22:24:37 发布

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#opencv #计算机视觉

本文介绍了Canny边缘检测算法，这是John Canny在1986年提出的最优边缘检测方法。首先通过高斯滤波器进行降噪，然后计算梯度幅度和方向。非极大值抑制步骤保留细线条作为候选边缘，最后使用滞后阈值确定最终边缘。Canny算法利用两个阈值来判断像素是否属于边缘，低阈值排除部分像素，高阈值保留边缘，而介于两者之间的像素仅在与高阈值像素相连时保留。文章还提供了一个示例来展示Canny边缘检测的应用。

一、Canny算子

Canny边缘检测算法是John F. Canny于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

消除噪声：使用高斯平滑滤波器卷积降噪
计算梯度幅值和方向

梯度方向近似得到四个可能角度之一(一般0，45，90，135)
非极大值抑制：这一步排除非边缘像素，仅仅保留了一些细线条(候选边缘)
滞后阈值:最后一步，Canny使用了滞后阈值，滞后阈值需要两个阈值(高阈值和低阈值)
- 如果某一像素位置的幅值超过高阈值，该像素被保留为边缘像素。
- 如果某一像素的幅值小于低阈值，该像素被排除
- 如果某一像素位置的幅值在两个阈值之间，该像素仅仅在连接到一个高于高阈值的像素时被保留
二、Canny

void cv::Canny  (   InputArray      image,
        OutputArray     edges,
        double      threshold1,
        double      threshold2,
        int     apertureSize = 3,
        bool    L2gradient = false 
    )

Image: 输入图像
edges: 输出的边缘图像，8-bit单通道图像，与输入图像有相同的尺寸。
threshold1: 第一个滞后性阈值
threshold2: 第二个滞后性阈值
apertureSize: 表示应用的Sobel算子孔径大小，有默认值3
L2gradient: 一个计算图像梯度幅值的标识，有默认值false

对于threshold1和threshold2两个阈值来讲，两者较小的值用于边缘连接而较大的值用来寻找边缘的初始段。