Canny边缘检测基本特征如下: (1) 必须满足两个条件:①能有效地抑制噪声;②必须尽量精确确定边缘的位置。 (2) 根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。 (3) 类似与Marr(LoG)边缘检测方法,也属于先平滑后求导数的方法。 Canny边缘检测算法步骤: 步骤1:用高斯滤波器平滑处理原...
Canny 边缘检测:Canny 函数 void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false); image,输入图像,即源图像,填 Mat 类对象即可,彩色或灰度图像均可,但一般为经过高斯模糊后的灰度图。 edges,输出的边缘图,和源图像有一样的...
常用的Canny边缘算法里包含了四个部分:高斯模糊、Sobel(Scharr)边缘算子、非极大值抑制(NMS)、双阈值法+边缘链接。 高斯模糊 int*Gaussain_Blur(int*image){staticintBlur_image[MT9V03X_H][MT9V03X_W];// 高斯模糊图像int*map;floatGaussain_weight_matrix[9]={0.0947416,0.118318,0.0947416,0.118318,0.147761,...
在Canny算法中,非极大值抑制(步骤3)是进行边缘检测的重要步骤,通俗意义上是指寻找像素点局部最大值,沿着梯度方向,比较它前面和后面的梯度值进行了。步骤4,是一个典型算法,有时候我们并不像一刀切,也就是超过阈值的都是边缘点,而是设为两个阈值,希望在高阈值和低阈值之间的点也可能是边缘点,而且这些点最好在高...
根据上文所述的工作原理这部分首先需要求解每个像素点在其邻域内的梯度方向的两个灰度值然后判断是否为潜在的边缘如果不是则将该点灰度值设置为0 Canny多级边缘检测算法的C语言实现 1 Canny算法的实现流程 1.1 图像读取和灰度化 编程时采用上文所描述的第二种方法来实现图像的灰度化。其中ptr数组中保存的灰度化后...
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canny算子代码 void CreatGauss(double sigma, double **pdKernel, int *pnWidowSize); void GaussianSmooth(SIZE sz, LPBYTE pGray, LPBYTE pResult, double sigma); void Grad(SIZE sz, LPBYTE pGray, int *pGradX, int *pGradY, int *pMag); ...
Canny边缘检测原理 从表面效果上来讲,Canny算法是对Sobel、Prewitt等算子效果的进一步细化和更加准确的定位。 Canny算法基于三个基本目标: a. 低错误率。所有边缘都应被找到,且没有伪响应。 b. 边缘点应该被很好地定位。已定位的边缘必须尽可能接近真实边缘。
canny边缘检测采用双阈值值法,高阈值用来检测图像中重要的、显著的线条、轮廓等,而低阈值用来保证不丢失细节部分,低阈值检测出来的边缘更丰富,但是很多边缘并不是我们关心的。最后采用一种查找算法,将低阈值中与高阈值的边缘有重叠的线条保留,其他的线条都删除。