1.canny算法OpenCV中的算y算Canny函数
2.边缘检测算子Canny
3.canny边缘检测算法
4.canny算法Canny边缘检测算子
5.Canny算子Canny 算法的步骤
6.Canny算子Canny 算法的发展

canny算法OpenCV中的Canny函数

       在OpenCV中，Canny算法是源码一种常用的边缘检测技术，通过函数cvCanny实现。代码这个函数的算y算调用形式如下：

       cvCanny(const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size = 3);

       参数说明如下：

image: 输入的图像，是源码边缘检测的基础数据。

edges: 输出结果，代码如何得到app源码将显示检测到的算y算边缘。

threshold1: 第一个阈值，源码它与threshold2一起决定边缘连接的代码强度，较小的算y算值用于连接边缘。

threshold2: 第二个阈值，源码较大的代码值用于确定强边缘的初始分割，即初步确定哪些边缘是算y算重要的。

aperture_size: (可选) Sobel算子的源码内核大小，默认为3，代码用于计算图像的梯度，从而确定边缘方向和强度。

       cvCanny函数的核心原理是首先计算输入图像的梯度，然后根据阈值对这些梯度值进行处理，保留强度较高的边缘，并通过非极大值抑制和双阈值策略，保证边缘检测的准确性。通过这个函数，可以有效地从图像中提取出清晰的边缘信息，是图像处理中不可或缺的一步。

边缘检测算子Canny

       Canny边缘检测算子，由John F. Canny于年提出，是一种先进的多级边缘检测算法，其核心贡献在于创立了"边缘检测计算理论"，阐述了该技术的工作原理。Canny的mabatis源码解析目标是寻找一种最理想的边缘检测方法，其算法主要包括以下几个步骤：

       首先，利用一阶偏导数的有限差分技术，计算出梯度幅值和方向，梯度幅值可通过L2或L1范数进行衡量，而方向则是基于特定的邻域（如3x3区域）来确定。

       接着，对梯度幅值进行非极大值抑制，将边缘划分为垂直、水平、°和°四个方向，以便更精确地定位边缘。

       第三步是双阈值处理，通过设定两个阈值（threshold1和threshold2）来区分强边缘和弱边缘，以及可能的噪声点。

       最后，利用OpenCV提供的canny函数，根据输入图像（单通道8bit）进行边缘检测，输出与输入图像尺寸相同的边缘图像，并可通过一系列参数（如threshold1、threshold2、apertureSize等）进行个性化调整。

       在OpenCV中，canny函数的使用示例如下，输出的结果将直观地显示边缘检测的效果。

canny边缘检测算法

       今天的想法是用Canny边缘检测算法，建立一种可以勾画出图像上任何物体的边缘的算法。

       首先，我们来描述一下Canny边缘检测器:

       Canny边缘检测算子是一种边缘检测算子，它采用多级算法检测图像中广泛的边缘。它是2016源码指标由John F. Canny在年开发的。Canny还提出了边缘检测的计算理论，解释了该技术的工作原理。

       Canny边缘检测算法由5个步骤组成：

       降噪;梯度计算;非最大抑制;双阈值;滞后边缘跟踪。

       应用这些步骤后，您将能够获得以下结果：

       左侧的原始图像 - 右侧的已处理图像

       最后值得一提的是，该算法是基于灰度图像的。因此，在进行上述步骤之前，首先要将图像转换为灰度。

       降噪

       由于场景背后涉及的数学主要基于导数（参见步骤2：梯度计算），边缘检测结果对图像噪声高度敏感。

       消除图像噪声的一种方法是使用高斯模糊平滑图像。为此，图像卷积技术应用高斯核(3x3, 5x5, 7x7等)。核大小取决于预期的模糊效果。基本上，核越小，模糊就越不明显。在我们的例子中，我们将使用一个5×5的高斯核函数。

       大小为(2k 1)×(2k 1)的高斯滤波核的方程为:

       高斯滤波器核方程

       用于生成Gaussian 5x5内核的Python代码：

       import numpy as npdef gaussian_kernel(size, sigma=1): size = int(size) // 2 x, y = np.mgrid

       normal = 1 / (2.0 * np.pi * sigma**2) g = np.exp(-((x**2 y**2) / (2.0*sigma**2))) * normal return g

       应用高斯模糊后，我们得到以下结果：

       原始图像（左） - 带有高斯滤波器的模糊图像（sigma = 1.4，核大小为5x5）梯度计算

       梯度计算步骤通过使用边缘检测算子计算图像的梯度来检测边缘强度和方向。

       边缘对应于像素强度的变化。要检测它，最简单的方法是应用filters，在两个方向上突出这种强度变化:水平(x)和垂直(y)

       当平滑图像时，计算导数Ix和Iy。它可以通过分别用Sobel kernels

       Kx

       和Ky分别卷积I来实现:

       Sobel filters用于两个方向（水平和垂直）

       然后，梯度的租车源码app幅度G和斜率θ计算如下：

       梯度强度和边缘方向

       下面是Sobel滤镜应用于图像的方法，以及如何获得强度和边缘方向矩阵，Python代码如下：

       from scipy import ndimagedef sobel_filters(img): Kx = np.array(

       ,

       ,

       ], np.float) Ky = np.array(

       ,

       ,

       ], np.float) Ix = ndimage.filters.convolve(img, Kx) Iy = ndimage.filters.convolve(img, Ky) G = np.hypot(Ix, Iy) G = G / G.max() * theta = np.arctan2(Iy, Ix) return (G, theta)

       模糊图像（左） - 梯度强度（右）

       结果几乎是预期的，我们可以看到，一些边缘是厚的，另一些是薄的。非最大抑制步骤将有助于我们减轻厚的。

       此外，梯度强度水平在0到之间，这是不均匀的。最终结果的边缘应具有相同的强度（即白色像素= ）。

       非最大抑制

       理想情况下，最终的图像应该有细边。因此，我们必须执行非最大抑制以使边缘变细。

       原理很简单：算法遍历梯度强度矩阵上的所有点，并找到边缘方向上具有最大值的像素。

       让我们举一个简单的例子：

       上图左上角的红色框表示被处理的梯度强度矩阵的一个强度像素。对应的边缘方向由橙色箭头表示，其角度为-pi弧度（ /- 度）。

       聚焦左上角的红色方块像素

       边缘方向是橙色虚线(从左到右水平)。该算法的目的是检查在相同方向上的像素是否比被处理的像素强度高或低。在上面的例子中，正在处理像素（i，j），相同方向上的像素用蓝色(i, j-1)和(i, j 1)高亮显示。如果这两个像素中的一个比正在处理的那个更强，那么只保留更强的那个。像素(i, j-1)似乎更强，因为它是白色的(值)。因此，android 简历 源码当前像素(i, j)的强度值设置为0。如果边缘方向上没有具有更强值的像素，则保留当前像素的值。

       现在让我们关注另一个例子：

       在这种情况下，方向是橙色虚线对角线。因此，该方向上最强的像素是像素（i-1，j 1）。

       让我们总结一下。每个像素有2个主要标准（弧度的边缘方向和像素强度（0-之间））。基于这些输入，非最大抑制步骤是：

       创建一个初始化为0的矩阵，该矩阵与原始梯度强度矩阵的大小相同;根据角度矩阵的角度值识别边缘方向;检查相同方向的像素是否具有比当前处理的像素更高的强度;返回使用非最大抑制算法处理的图像。

       Python代码如下：

       def non_max_suppression(img, D): M, N = img.shape Z = np.zeros((M,N), dtype=np.int) angle = D * . / np.pi angle

       = for i in range(1,M-1): for j in range(1,N-1): try: q = r = #angle 0 if (0 = angle

       .5) or (.5 = angle

       = ): q = img

       r = img

       #angle elif (.5 = angle

       .5): q = img

       r = img

       #angle elif (.5 = angle

       .5): q = img

       r = img

       #angle elif (.5 = angle

       .5): q = img

       r = img

       if (img

       = q) and (img

       = r): Z

       = img

       else: Z

       = 0 except IndexError as e: pass return Z

       结果是相同的图像，但边缘更薄。然而，我们仍然可以注意到边缘亮度的一些变化:一些像素似乎比其他像素更亮，我们将尝试在最后两个步骤中弥补这一缺陷。

       非最大抑制的结果

       双阈值

       双阈值步骤旨在识别3种像素：强，弱和不相关：

       强像素是指像素的强度如此之高，以至于我们确信它们有助于最终的边缘。弱像素是具有不足以被视为强的强度值的像素，但是还不足以被认为与边缘检测不相关。其他像素被认为与边缘无关。

       现在你可以看到这两个阈值代表什么:

       高阈值用于识别强像素（强度高于高阈值）低阈值用于识别不相关的像素（强度低于低阈值）具有两个阈值之间的强度的所有像素被标记为弱，滞后机制（下一步骤）将帮助我们识别可被视为强的那些和被认为是不相关的那些。

       def threshold(img, lowThresholdRatio=0., highThresholdRatio=0.): highThreshold = img.max() * highThresholdRatio; lowThreshold = highThreshold * lowThresholdRatio; M, N = img.shape res = np.zeros((M,N), dtype=np.int) weak = np.int() strong = np.int() strong_i, strong_j = np.where(img = highThreshold) zeros_i, zeros_j = np.where(img lowThreshold) weak_i, weak_j = np.where((img = highThreshold) (img = lowThreshold)) res

       = strong res

       = weak return (res, weak, strong)

       此步骤的结果是只有2个像素强度值（强弱）的图像：

       非最大抑制图像（左） - 阈值结果（右）

       滞后边缘跟踪

       根据阈值结果，当且仅当被处理像素周围至少有一个像素为强像素时，滞后由弱像素转换为强像素构成，如下所述:

       def hysteresis(img, weak, strong=): M, N = img.shape for i in range(1, M-1): for j in range(1, N-1): if (img

       == weak): try: if ((img

       == strong) or (img

       == strong) or (img

       == strong) or (img

       == strong) or (img

       == strong) or (img

       == strong) or (img

       == strong) or (img

       == strong)): img

       = strong else: img

       = 0 except IndexError as e: pass return img

canny算法Canny边缘检测算子

       在计算机视觉领域中，Canny边缘检测算子是一个颇具影响力的技术，它是由John F. Canny在年提出并完善的。这项算法的初衷是为了更准确、有效地识别图像中的边缘，其核心是Canny的边缘检测计算理论，即Computational theory of edge detection。该理论深入剖析了边缘检测的过程，它并非单一的步骤，而是由三个关键阶段构成：首先，通过高斯滤波器进行平滑处理，去除图像噪声；接着，计算图像的梯度，确定边缘候选区域；最后，通过非极大值抑制和双阈值检测，确定最终的边缘线，确保检测出的是稳定的、可信的边缘。Canny算法以其高效和精确性，成为图像处理中边缘检测的首选方法，至今仍被广泛应用于各种应用场景，如图像分割、物体识别等。

Canny算子Canny 算法的步骤

       Canny 算子是边缘检测算法中的一种，其核心目标是通过一系列步骤有效地识别图像中的边缘。首先，对原始图像进行高斯平滑处理，以降低噪声影响，得到模糊化的图像。这个步骤使得单一像素的噪声在图像上几乎不再产生影响，提高后续边缘检测的准确性。

       接下来，利用四个方向的掩模（mask）来检测图像中的亮度梯度。这些掩模分别用于水平、垂直以及对角线方向，对原始图像进行卷积操作，从而计算出每个点上的最大值和对应边缘的方向。这一过程生成了图像中每个点的亮度梯度图和梯度方向，为后续步骤提供基础信息。

       在边缘检测中，仅识别高梯度值的点可能不足以判断其是否为边缘，因为没有一个绝对的阈值来区分边缘和非边缘。因此，Canny 算法引入了滞后阈值的概念。滞后阈值由高阈值和低阈值组成。算法首先从高阈值开始，标识出最确信的真实边缘，然后利用前一步得到的方向信息，在图像中追踪整个边缘。追踪过程中，使用较低的阈值允许跟踪边缘的模糊部分，直到回到起点。

       完成这一过程后，算法生成一个二值图像，其中每个像素代表是否为边缘点。此外，Canny 算法还提供了一种改进方法来达到亚像素精度的边缘检测。通过在梯度方向上检测二阶方向导数的过零点，以及利用三阶方向导数的符号条件，可以计算出连续的边缘片段，从而避免额外的边缘跟踪步骤。此外，滞后阈值同样适用于亚像素边缘检测，进一步提高边缘定位的精确度。

       综上所述，Canny 算法通过一系列精细的步骤和巧妙的设计，有效地解决了边缘检测中的关键问题，包括噪声抑制、方向检测、滞后阈值应用以及亚像素精度的实现，使得它在图像处理领域内具有广泛的应用价值。

Canny算子Canny 算法的发展

       Canny算子由John F. Canny于年开发，是一个多级边缘检测算法。它的目的是找到一个最优的边缘检测算法，该算法需要满足三个标准：良好的检测效果、精确的定位以及最小的响应。为了实现这些目标，Canny利用了变分法，一种寻找满足特定功能的函数的方法。最优检测用四个指数函数项的和表示，但其近似于高斯函数的一阶导数。

       在Canny算子中，通过高斯滤波器处理图像，以减小噪声并增强边缘。接着，计算图像梯度的幅值和方向，以此确定潜在的边缘位置。然后，应用非极大值抑制技术，保留梯度方向的最大值，进一步增强边缘检测的精确性。最后，使用双阈值技术来确定边缘，即设置高阈值和低阈值，高阈值用于确定强烈边缘，低阈值用于连接弱边缘。

       这一算法在计算机视觉和图像处理领域中应用广泛，用于各种场景，如物体识别、图像分割和特征提取。Canny算子因其出色的表现而受到赞誉，因为它在保持边缘的准确性的同时，有效地减少了假阳性和假阴性。它不仅适用于灰度图像，也适用于彩色图像。

       随着时间的发展，Canny算子的理论基础和技术细节不断被研究和改进。尽管如此，其基本原理和算法框架在现代图像处理技术中仍然占据核心地位。Canny算子的成功在于它提供了一种全面的方法来处理边缘检测问题，同时满足了检测、定位和响应最小化的要求。这一算法的贡献在于为后续的研究者提供了坚实的基础，并激发了更多创新和改进。

使用python对图像完成canny算子边缘检测

       Python中的Canny边缘检测算法是一个高级的边缘检测技术，由John F. Canny在年提出，用于精确地识别图像中的边缘。它通过一系列步骤确保边缘检测的准确性和鲁棒性。

       首先，Canny算法在边缘检测前对原始图像进行预处理，通过高斯滤波消除噪声，使图像变得平滑，这样可以降低单个像素噪声对结果的影响。

       接着，算法计算图像的梯度，通过四个方向（水平、垂直和对角线）的卷积，找出每个像素处的亮度变化和方向。这一步骤生成了包含亮度梯度图和方向信息的图像。

       在确定边缘候选时，Canny算法引入了滞后阈值的概念，它帮助区分可能是边缘的高亮区域和噪声。通过这两个阈值，算法可以精确地筛选出边缘特征，增强边缘的稳定性。

       关于Canny算法的参数，它们主要包括高斯滤波器的大小、边缘强度的两个阈值等，这些都需要根据具体应用场景进行适当调整。

       如果你想要在Python中使用Canny边缘检测，只需将你的图像作为输入，通过相应的库（如OpenCV）调用Canny函数，就能看到处理前后的明显差别。