1.边缘检测的边缘边缘三种算法介绍
2.OpenCV Canny边缘检测
3.canny边缘检测算法
4.使用python对图像完成canny算子边缘检测
5.canny算法OpenCV中的Canny函数
6.opencv边缘检测（1）canny

边缘检测的三种算法介绍

       边缘检测，作为计算机视觉（CV）领域的算法算法基石，随着技术的源码源码发展，已从传统方法如Canny算法，边缘边缘进化到融合深度学习的算法算法Structure Forests和HED算法。这些创新技术为图像分析提供了全新的源码源码易语言5.6源码视角。

       Canny算法：经典多阶段处理

       Canny算法，边缘边缘以其经典的算法算法五步流程，精准捕捉图像的源码源码边缘特征。首先，边缘边缘噪声去除，算法算法通过5x5高斯滤波器平滑图像，源码源码去除高频噪声，边缘边缘为后续步骤提供清晰的算法算法基础。接着，源码源码梯度计算，利用Sobel算子捕捉像素的强度变化，粗略定位边缘区域。非极大值抑制（Non-Maximun Suppression）则通过细化边缘，确保边缘信息的精确性。双阈值（Double Threhold）策略进一步区分强边缘、弱边缘和抑制点，最后，滞后边缘追踪确保连续性，强化边缘的完整性。

       Structured Forests：局部检测与一致性

       Structured Forests方法则采取了局部检测策略，利用监督学习判断每个像素，其创新之处在于将像素扩展为patch，并通过聚类映射到模式，如线条等，从而实现更精准的边缘定位。以下代码展示了其应用实例：

       HED：整体嵌套边缘检测的个人秒签约源码威力

       Holistically Nested Edge Detection（HED）则强调整体信息对边缘检测的贡献。基于VGG-Net的改造，通过side output layer的深度监督学习，它能捕捉到多尺度特征，更贴近图像语义。下图展示了HED的edge map生成过程和融合后的结果。

       算法比较

       尽管各有特色，Canny算法注重像素梯度的细节，但可能牺牲空间信息；Structured Forests强调空间连续性，但缺乏全局一致性；HED则通过多尺度融合和深度学习，提供更全面的边缘信息。然而，对于边缘模糊或不明显的，这些算法的表现仍有提升空间，值得进一步探讨。

       实例展示

       通过对比，Canny处理边缘颜色相近时，可能会有所遗漏，而Fast Edge和HED则能更清晰地呈现物体边缘，展现出各自的优点。具体效果如下：

OpenCV Canny边缘检测

       在计算机视觉领域，边缘检测算法如Canny被广泛应用于人脸检测、行人检测等场景。Canny算法在实际应用中具有高效、准确的特点，本文将详细解析其核心过程及关键步骤。

       高斯滤波在Canny算法中扮演重要角色，通过卷积操作实现图像降噪，常用的高斯核大小如3x3，其内核元素需归一化（总和为1）。高斯核应用于图像以平滑图像，减少噪声干扰，众人帮悬赏源码为后续边缘检测做准备。

       计算梯度幅度与方向是Canny算法的精髓所在。通过水平与垂直蒙版模板，可计算出图像的梯度值与方向，水平蒙版模板用于检测水平边缘，垂直蒙版模板用于检测垂直边缘。梯度值的大小反映边缘强度，方向则表示边缘的走向。

       非最大抑制作为边缘检测的必要环节，通过比较像素值与周围邻域的局部最大值，抑制非最大值信息，保留边缘点。这种方法能有效去除边缘周围虚假的高梯度点，确保边缘检测的准确性和连续性。

       双重阈值策略在Canny算法中起到关键作用。设置两个阈值（低阈值和高阈值），高阈值用于确保边缘区域的连续性，低阈值则用于识别边缘起点。对于边缘附近的虚假点，其梯度相对较小，通过非最大抑制和阈值筛选，可有效去除这些非边缘点。

       分析结果表明，Canny算法通过上述步骤，成功识别图像中的边缘。根据梯度图分析，可明确识别边界点（如A、D点）与非边界点（如B、C点）。

       实际应用中，调整minVal和maxVal两个阈值至关重要。handler源码面试解析适当调整阈值可确保边界信息完整，同时避免冗余区域。通过观察梯度图像，若边界信息缺失，则适当减小minVal；若存在多余区域，则适当增大maxVal。

       本文仅概述了Canny边缘检测算法的基本原理与关键步骤，更多深入内容与实践应用，请访问我的主页了解更多。

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，ssm试卷生成源码核越小，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，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

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。

canny算法OpenCV中的Canny函数

       在OpenCV中，Canny算法是一种常用的边缘检测技术，通过函数cvCanny实现。这个函数的调用形式如下：

       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，是边缘检测的基础数据。

edges: 输出结果，将显示检测到的边缘。

threshold1: 第一个阈值，它与threshold2一起决定边缘连接的强度，较小的值用于连接边缘。

threshold2: 第二个阈值，较大的值用于确定强边缘的初始分割，即初步确定哪些边缘是重要的。

aperture_size: (可选) Sobel算子的内核大小，默认为3，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。

opencv边缘检测（1）canny

       边缘检测是图像处理中的一项重要技术，用于识别图像中对象的边界。这一过程通常通过计算梯度幅度来突出显示灰度强度发生显著变化的点，实现这一目标通常涉及三个步骤：去除噪声、计算梯度以找到灰度变化剧烈的位置，以及阈值检测以确定物体的边界。

       梯度是空间函数在某一点上变化趋势的最大值的方向和大小，它反映了图像中边缘的位置和强度。梯度的正方向代表边缘的方向，而梯度的大小则表示边缘的强度。

       边缘检测算法包括但不限于Canny算法，该算法是目前最佳的边缘检测方法。其核心步骤如下：

       首先，使用高斯平滑滤波器去除噪声，通过将图像矩阵与水平和垂直Sobel核进行卷积，得到dx和dy。卷积通常在奇数矩阵中进行。

       接着，计算dx和dy的幅度和方向，这有助于我们定位图像中灰度变化显著的区域。

       接下来，通过非最大值抑制操作，仅保留边缘区域中的最大梯度值，从而精确地确定边缘的位置。

       最后，采用滞后阈值方法来进一步剔除噪声，并更准确地识别边缘。

       Canny算法的关键步骤包括：高斯滤波、计算梯度、非最大值抑制，以及滞后阈值检测，其中阈值的选择需根据输入图像的内容进行调整。

       边缘检测在计算机视觉中有着广泛的应用，从图像分割、目标检测到机器学习中的特征提取，都是不可或缺的技术。

       以下是Canny算法中的关键步骤示例：

       1. **高斯滤波**：用于平滑图像，减少噪声。通常使用奇数大小的滤波器矩阵。

       2. **梯度计算**：通过水平和垂直Sobel核与图像进行卷积，获得dx和dy。

       3. **幅度和方向**：使用dx和dy计算梯度幅度和方向，用于定位灰度变化显著的位置。

       4. **非最大值抑制**：通过梯度方向进行像素值的比较，仅保留最大值，以精确识别边缘。

       5. **滞后阈值**：采用双阈值检测，根据梯度值确定边缘，剔除噪声并找到更精确的边缘。

       在Canny算法中，边缘检测结果与原始图像进行了对比，以展示算法的有效性。边缘检测图像清晰地展示了对象的边界，为后续的图像分析和处理提供了基础。