Canny边缘检测是Canny在1986年提出来的,目前仍是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。canny方法基于如下三个基本目标: 1. 低错误率:所有边缘都应被找到,并且不应有虚假响应。 2. 最优定位:已定位的边缘必须尽可能接近真实边缘 。也就是说,由检测子标记为边缘的一点和真实边缘的中心之间的距离应最小。 3...
void doubleThread_ly(Mat Suppimage, Mat& Edgeimage, int th_high, int th_low); //5 canny函数 void canny_ly(Mat input_image, Mat& output_image, int th_high, int th_low, int Gauss_size, double sigmma); #endif 3.3 CannyLY.cpp文件: #include "CannyLY.h" //1 高斯滤波 void Gaussf...
这一步里有一点需要注意的就是dTmp1,dTmp2,这两个像素点是不存在的,是通过双线性插值法算出来的. 在John Canny提出的Canny算子的论文中,非最大值抑制就只是在0、90、45、135四个梯度方向上进行的,每个像素点梯度方向按照相近程度用这四个方向来代替.实际检测过程里,为了更准确地过滤出属于边缘的像素点,会做...
edge,Size(3,3));4243//(4)运行Canny算子44Canny(edge,edge,3,9,3);4546//(5)将g_dstImage内的所有元素设置为047dst = Scalar::all(0);4849//(6)使用Canny算子输出的
Python中的Canny边缘检测是计算机视觉中最流行的边缘检测方法之一。以下是Canny边缘检测的步骤: 1.使用高斯平滑来减少噪声 2.计算梯度 3.应用非极大值抑制以减少噪声 4.找到上下阈值 5.应用阈值。 幸运的是,OpenCV库有cv2.canny()函数,可为我们执行Canny边缘检测。
【OpenCV】-算子(Sobel、Canny、Laplacian)学习 本篇博客主要介绍边缘检测所涉及的三大算子,分别是Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子)。上篇博客python版CV也介绍了这三个算子的用法。 文章目录 1、sobel算子 1.1 sobel算子的基本概念...
本篇博文介绍边缘检测算子Canny,并利用OpenCV的库函数Canny()对图像进行边缘检测。 Canny算子是John Canny在1986年发表的论文中首次提出的边缘检测算子,该算子检测性能比较好,应用广泛。Canny 算法被推崇为当今最优的边缘检测的算法。 Canny算子进行边缘检测的原理和步骤如下: ...
Canny算子检测原理是通过图像信号函数的极大值来判断图像的边缘像素点。 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶微分操作,但导数通常对噪声很敏感,边缘检测的算法常常 需要根据图像源的数据进行预处理操作,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测的性能。在进行Canny ...
说明:OpenCV中cvCanny函数用到了cvSobel的差分计算。下图为OpenCV的cvCanny函数效果 点击(此处)折叠或打开 #include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> #include <cmath> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc ,char ** argv) { IplImage ...
//边缘Canny相关变量 Mat edge; int c; //Sobel相关变量 Mat sx, sy; Mat sx_abs, sy_abs; int s; //Scharr的相关变量 Mat scx, scy; Mat scx_abs, scy_abs; //回调函数 void Feed_back_Canny(int, void*) { grey.copyTo(dst_c); ...