1.將灰度化
2.將進行高斯濾波
3.將計算梯度值和方向
4.非極大值抑制
5.雙閾值選取
6.邊緣檢測
步驟1上來先濾波。理論上將影象梯度幅值的元素值越大，說明影象中該點的梯度值越大，但這不能說明該點就是邊緣。在canny演算法中，非極大值抑制（步驟3）
是進行邊緣檢測的重要步驟，通俗意義上是指尋找畫素點區域性最大值，沿著梯度方向，比較它前面和後面的梯度值進行了。步驟4，是乙個典型演算法，有時候我們
並不像一刀切，也就是超過閾值的都是邊緣點，而是設為兩個閾值，希望在高閾值和低閾值之間的點也可能是邊緣點，而且這些點最好在高閾值的附近，也就是說
這些中間閾值的點是高閾值邊緣點的一種延伸。所以步驟4用了雙閾值來檢測和連線邊緣。
Canny邊緣檢測部分步驟思考
用opencv寫的一次作業，打算是重下canny這個函式，然後稍微理一下有一點點自己思考的部分 沒有 因為拖延症並沒有在ddl前把它寫完 這種方法第一眼看到覺得很神奇 不過在維基和opencv的官網上用到的方法都不是這一種。這一步會對使用線性插值或對方向離散化效能和實現的比較。分析了一下覺得意義不大...
Canny邊緣檢測演算法
canny邊緣檢測演算法的步驟 1 用高斯濾波器平滑濾波 2 用一階偏導的有限差分來計算的梯度的幅值與方向 3 對梯度幅值進行非極大值檢測 目的是細化邊緣 4 通過雙閾值演算法對進行邊緣連線。第一步 高斯濾波 高斯函式如下公式所示 它的影象是這樣的 高斯濾波，其實就是將與乙個高斯模組求卷積。根據高斯...
邊緣檢測演算法 canny
在目前常用的邊緣檢測方法中，canny邊緣檢測演算法是具有嚴格定義的，可以提供良好可靠檢測的方法之一。由於它具有滿足邊緣檢測的三個標準和實現過程簡單的優勢，成為邊緣檢測最流行的演算法之一。canny邊緣檢測演算法可以分為以下5個步驟 1 使用高斯濾波器，以平滑影象，濾除雜訊。2 計算影象中每個畫素點...