OpenCV_Canny边缘检测

OpenCV Canny边缘检测

OpenCV Canny边缘检测是一种常用的基于梯度运动信息的图像处理技术。它被广泛应用于计算机视觉和图像处理的各个领域，如图像分割、目标跟踪、图像拼接、变形恢复等。

OpenCV Canny边缘检测是一个连续的算法，由John F. Canny在1986年提出。该算法包括：1）噪声滤波; 2）计算梯度幅值和方向; 3）非极大值抑制; 4）双阈值检测和连接边缘。

噪声滤波

要执行OpenCV Canny边缘检测，首先要对图像进行噪声滤波。噪声滤波是通过应用滤波器来抑制噪声、锐化图像，以消除嗡嗡和模糊的视觉效果，提高图像的质量。OpenCV提供了不同的噪声滤波算法，主要有高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯滤波和双边滤波。

计算梯度幅值和方向

梯度幅值是指像素点处像素强度梯度的绝对量，它可以反映出当前像素点周围像素强度梯度的大小。方向是指与当前点像素强度梯度的矢量的方向，用角度表示。在OpenCV Canny边缘检测算法中，我们使用数值微分的方法计算梯度幅值和梯度方向。同时，我们还可以使用Sobel算子或Scharr算子对图像进行卷积，计算梯度幅值和方向。

非极大值抑制

非极大值抑制是指抑制非边缘点，以及将真正的边缘点留下来，使得最终检测出来的边缘连续点比较精确。OpenCV Canny边缘检测算法使用了非极大值抑制，可以有效减少边缘点的数量，进而提升检测精度和减小计算的时间。

双阈值检测和连接边缘

双阈值检测指的是根据局部梯度幅值，将可能的边缘点分为高强度点、低强度点和中间点的过程。具体而言，就是如果当前像素点的梯度幅值大于高阈值和其周围8个相邻像素点中梯度幅值最大值，则该点被认为是边缘点；如果当前像素点的梯度幅值小于低阈值，则该点被认为不是边缘点。连接边缘是指把双阈值检测出来的边缘点连接起来，构成一条连接线。OpenCV Canny边缘检测算法中，采用的是8邻域连接。

总结

OpenCV Canny边缘检测是一个基于梯度运动信息的广泛应用的图像处理技术，由John F. Canny在1986年提出。它包括四个步骤：噪声滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制和双阈值检测和连接边缘。该算法被用于图像分割、目标跟踪、图像拼接、变形恢复等诸多领域，可以提供准确的边缘检测结果。