canny邊緣檢測_【3】OpenCV圖像處理子產品（15）canny邊緣檢測器

這是OpenCV圖像處理子產品提供的最後一個邊緣檢測的例子，canny邊緣檢測，利用函數Canny()實作。前面分别介紹了Sobel和Laplace邊緣檢測。

CVer：【3】OpenCV圖像處理子產品（13）Sobel邊緣檢測

CVer：【3】OpenCV圖像處理子產品（14）拉普拉斯邊緣檢測

理論

Canny邊緣檢測器是由John Canny[1]于1986年提出的。被稱為最佳的邊緣檢測器，滿足下面三個條件：

• 低錯誤率：隻檢測存在邊緣的地方
• 良好的定位：檢測到的邊緣像素與真正邊緣像素距離最小
• 最小響應：一個邊緣隻會得到一個響應。

檢測步驟

1.使用高斯濾波器濾波。一個大小為5的高斯濾波器核如下：

2.計算圖像梯度。這裡與Sobel方法類似：

• a.利用兩個卷積核，分别計算x和y方向的梯度：

• b.計算總梯度大小和方向：

方向角度圓整到到下面四個角度之一（0,45,90,135）。

3.

非極大值抑制

。該步移除非邊緣像素。隻有細線（候選邊緣）保留。

4.

Hysteresis

：最後一步。用兩個門檻值再次篩選邊緣（高upper和低lower）：

• a.如果像素梯度高于upper，該像素為邊緣
• b.如果像素梯度低于lower，該像素不是邊緣
• c.如果像素梯度在兩者之間，隻有當它連接配接到一個滿足于a的像素時，是邊緣

Canny推薦upper：lower在2:1和3:1之間。

5.關于更多的細節，可以參考有關圖像處理的書籍。

代碼

// @tutorials imgproc module 15
           

結果

高門檻值是低門檻值的三倍，注意這裡檢測的邊緣是用原圖中的像素值填充過的。

參考

1. ^John Canny.A computational approach to edge detection.Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, (6):679–698, 1986.