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...
在Canny算法中,非极大值抑制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,将非极大值点所对应的灰度值置为0,这样可以剔除掉一大部分非边缘的点(这是本人的理解)。 图1 非极大值抑制原理 根据图1 可知,要进行非极大值抑制,就首先要确定像素点C的灰度值在其8值邻域内是否为最大。图1中蓝色...
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...
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。
//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); ...
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: ...
本节中最后介绍的边缘检测算法是Canny算法,该算法不容易受到噪声的影响,能够识别图像中的弱边缘和强边缘,并结合强弱边缘的位置关系,综和给出图像整体的边缘信息。Canny边缘检测算法是目前最优越的边缘检测算法之一,该方法的检测过程分为以下5个步骤: Step1:使用高斯滤波平滑图像,减少图像中噪声。一般情况下使用式(5.23...
2、canny算子 2.1 Canny边缘检测的步骤 (1)【第一步】图像灰度化 canny算法处理的图像为灰度图,因此如果摄像机获取的是彩色图像,那首先就得进行灰度化。对一幅彩色图进行灰度化,就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。 Gary=(R+G+B)/3 (2)【第二步】消除噪声 ...
3 编辑程序，首先使用图示import，类似c语言，申明一下将要用到此库，对于较新的opencv，则和图示稍有不同，需将2改为3。4 接着如图继续添加，读入图像，后方一定要加0，因为后期使用的canny函数，只是针对灰度图，对彩图无效，会报错。同时需要把同名图片文件，放入步骤二中，程序存放的文件夹。5 然后，即可直接...