边缘检测 - Canny算子

一. Canny 算法简介

Canny边缘检测算子是 John F.Canny 于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是，Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory ofedge detection）,解释了这项技术是如何工作的。Canny边缘检测算法以Canny的名字命名，被很多人推崇为当今最优的边缘检测的算法。

二. Canny 边缘检测的步骤

1. 高斯模糊 - GaussianBlur
2. 灰度转换 - cvtColor
3. 计算梯度幅值和方向 - Sobel / Scharr
4. 非最大信号抑制 ？说明
   排除非边缘像素，仅仅保留一些细线条（候选边缘）。
5. 滞后阈值
   滞后阈值需要两个阈值，高阈值T1 和 低阈值T2
   ① 若某一像素位置的幅值超过了高阈值，该像素被保留为边缘像素。
   ② 若某一像素位置的幅值小于低阈值，该像素被排除。
   ③ 若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。
   ④ 推荐高低阈值比在 2:1 到 3:1 之间。

三. Canny() 函数介绍

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

• InputArray类型的image，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可，且需为单通道8位图像。
• OutputArray类型的edges，输出的边缘图，需要和源图片有一样的尺寸和类型，一般是二值图像。
• double类型的threshold1，第一个滞后性阈值【低阈值】。值越大，找到的边缘越少
• double类型的threshold2，第二个滞后性阈值【高阈值】。
• int类型的apertureSize，表示应用Sobel算子的孔径大小，其有默认值3。
• bool类型的L2gradient，一个计算图像梯度幅值的标识，有默认值false。

四. 代码示例

int main(int argc, char** argv)
{
	Mat src = imread("E:/Image/dl1.jpg");
	if (src.empty())
	{
		cout << "load image error..." << endl;
		return -1;
	}
	imshow("src img", src);

	// 转为灰度图像
	Mat gray;
	cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
	// 高斯模糊
	GaussianBlur(gray, gray, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);
	// Canny检测
	Mat cannyImg;
	Canny(gray, cannyImg, 100, 100 * 2.5, 3, false);
	imshow("canny img", cannyImg);

	Mat cannyColor;
	cannyColor.create(src.size(), src.type());
	// 二值图像cannyImg中为1的部分，src的值赋给cannyColor
	src.copyTo(cannyColor, cannyImg);
	imshow("cannyColor img", cannyColor);

	waitKey(0);
	return 0;
}

结果示例：

最后

以上就是留胡子鱼为你收集整理的边缘检测 - Canny算子的全部内容，希望文章能够帮你解决边缘检测 - Canny算子所遇到的程序开发问题。

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