Canny算法是边缘检测的一个经典算法,比单纯用一些微分算子来检测的效果要好很多,其优势有以下几点: 边缘误检与漏检率低. 边缘定位准确,且边界较细. 自带一定的滤噪功能,或者说,对噪声的敏感度要比单纯算子低. 具有多个可调整参数,可影响算法的时间与时效. 但是Canny相比单纯算子来说计算量偏大,下面简单介绍算法的过程. 图像去噪: 这一步不是必须的,一般噪声少的图,让Canny自己应付就行.若噪声较多,一般采用高斯滤波.滤波后,噪声灰度下降,对边缘的影响 小于噪点. 获取梯度强度与方向: 用

1.Canny边缘检测基本原理      (1)图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声:二必须尽量精确确定边缘的位置.      (2)根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子.这就是Canny边缘检测算子.      (3)类似与Marr(LoG)边缘检测方法,也属于先平滑后求导数的方法. 2.Canny边缘检测算法:      step1:用高斯滤波器平滑图象:      step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向:      step3:对梯度幅值进行非极大

Canny边缘检测 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘函数原型:     void cvCanny(       const CvArr* image,              //第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图      CvArr* edges,                      //第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图      double threshold1,    

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

//从视频文件中读入数据-->将数据转换为灰度图-->对图像做canny边缘检测-->将这三个结构显示在一个图像中 //作者:sandy //时间:2015-10-10 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include<stdarg.h> #include <iostream> void showThreeImage(char *title,int num,...){ //声明变量 IplImage

Canny边缘检测也是一种边缘检测方法,本文介绍了Canny边缘检测的函数及其使用方法,并利用emgucv方法将轮廓检测解算的结果与原文进行比较. 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘.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. Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了,有兴趣的读者可以查阅专业书籍. 一.概述(若果不想看,可以略过.转自:<C

开源中国. #@date: 2014-06-20 #@author: gerui #@email: forgerui@gmail.com 一.一阶微分边缘算子 1. 一阶微分边缘检测算子也称梯度边缘算子. 2. 梯度的模值大小提供了边缘的强度信息,梯度的方向提供了边缘趋势信息,因为梯度方向始终是垂直于边缘的方向. 3. 用有限差分进行梯度近似. 二.二阶微分边缘算子 1. 二阶微分边缘检测算子,它是利用图像在边缘处的阶跃性导致图像二阶微分在边缘处出现零值这一特性进行检测. 2. 二阶微分算子对噪

图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘. 直接上代码,函数简介都在代码注释中 //canny边缘检测 -(void)bianyuanjianceImage{ //图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘. UIImage *img1 = [UIImage imageNamed:"]; IplImage *pimage = [self

图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波.我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用.在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分.由于数字图像的离散信号,微分运算就变成计算差分或梯度.图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子等等,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Canny边缘检测算子是一种多级检测算法.1986年由J

传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法,可以得到很好的结果(可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现).但是Canny算法本身也有一些缺陷,可以有改进的地方. 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声,但是同时也会平滑边缘,使得边缘信息减弱,有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘,特别是弱边缘和孤立的边缘,可能在双阀值和联通计算中被剔除.很自然地可以预见,如果加大高斯模糊的半径,对噪声的平滑力度加大,但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少.这里依然用Lena

cvGetSize(输入图片) 得到输入图片的大小 cvCanny(输入图片,输出图片,lowThresh,highThresh,aperture) 把输入图片按设定光圈值进行Canny边缘检测,然后输出到输出图片中 #include "cv.h" #include "highgui.h" IplImage *doCanny(IplImage *in, double lowThresh, double highThresh, double aperture){ if

一:历史 Canny边缘检测算法是1986年有John F. Canny开发出来一种基于图像梯度计算的边缘 检测算法,同时Canny本人对计算图像边缘提取学科的发展也是做出了很多的贡献.尽 管至今已经许多年过去,但是该算法仍然是图像边缘检测方法经典算法之一. 二:Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始,到基于双阈值实现边缘连接结束 .但是在实际工程应用中,考虑到输入图像都是彩色图像,最终边缘连接之后的图像要 二值化输出显示,所以完整的Canny边缘检测算法实现

如题:使用opencv打开摄像头或视频文件,实时显示原始视频,将视频每一帧依次做灰度转换.高斯滤波.canny边缘检测处理(原始视频和这3个中间步骤处理结果分别在一个窗口显示),最后将边缘检测结果保存为一个视频avi文件. 这里问题综合性比较大,这里进行分治. 该类问题可分为四个方面的处理: (1)打开 视频或者是摄像头,并播放视频 (2)对视频的每一帧做处理 (3)同窗体显示四个结果 (4)保存视频文件 以下分为这三个方面进行处理: (1)打开 视频或者摄像头,并播放视频 这个利用opencv

Canny边缘检测 声明:阅读本文需要了解线性代数里面的点乘(图像卷积的原理),高等数学里的二元函数的梯度,极大值定义,了解概率论里的二维高斯分布 1.canny边缘检测原理和简介 2.实现步骤 3.总结 一. Canny边缘检测算法的发展历史 Canny算子是28岁的John Canny在1986年提出的,该文章发表在PAMI顶级期刊(1986. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern A

利用canny边缘检测,我们可以很好地得到哦一个图像的轮廓,下面是基于C++的,这是我们通过这段代码得到的结果: #include "pch.h" #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace c

Canny边缘检测算法以Canny的名字命名,其中Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法,其有三种衡量标准: 低错误率:标识出尽可能多的实际边缘,同时尽可能的减少噪声产生的误报 高定位性:标识出的边缘要与图像中的图像中的实际边缘尽可能接近 最小响应:图像中的边缘只能标识一次,并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘 //Canny int g_nCannySize; int g_nCannyThresHoldValue; int g_nSobelValue; Mat g_srcImage,g_

以前的博文大部分都写的非常详细,有很多分析过程,不过写起来确实很累人,一般一篇好的文章要整理个三四天,但是,时间越来越紧张,后续的一些算法可能就以随记的方式,把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述,并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了. 那这个系列的开篇,我们以Canny边缘检测算法为头吧. 相关参考资料: 1.Canny边缘检测算法的实现. 2.OpenCV(五)——超细节的Canny原理及算法实现 3.OpenCV 之 边缘检测 4.Opencv

该内容为 <学习图像局部特征检测和描述-基于OpenCV源码分析的算法与实现> <OpenCV 3 计算机视觉-Python语言实现> OpenCV官方网站的 https://docs.opencv.org/master/da/d22/tutorial_py_canny.html 的学习内容 1 Canny 边缘检测理论分析 Canny 边缘检测方法是由 Canny 于1996 年提出的一种公认为效果较好的边缘检测方法. 一个好的边缘检测方法应该满足三项指标 1.低失误率,即不能漏

传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法,可以得到很好的结果(可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现).但是Canny算法本身也有一些缺陷,可以有改进的地方. 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声,但是同时也会平滑边缘,使得边缘信息减弱,有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘,特别是弱边缘和孤立的边缘,可能在双阀值和联通计算中被剔除.很自然地可以预见,如果加大高斯模糊的半径,对噪声的平滑力度加大,但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少.这里依然用Lena

简介: 1.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. 2.Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘. 好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近. 最小响应- 图像中的边缘只能标识一次,并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘. 3.算法步骤: ①高斯模糊 - GaussianBlur ②灰度转换 - cvtColor ③计算梯度 – S

1. cv2.Canny(src, thresh1, thresh2) 进行canny边缘检测 参数说明: src表示输入的图片, thresh1表示最小阈值,thresh2表示最大阈值,用于进一步删选边缘信息 Canny边缘检测步骤: 第一步:使用高斯滤波器进行滤波,去除噪音点 第二步:使用sobel算子,计算出每个点的梯度大小和梯度方向 第三步:使用非极大值抑制(只有最大的保留),消除边缘检测带来的杂散效应 第四步:应用双阈值,来确定真实和潜在的边缘 第五步:通过抑制弱边缘来完成最终的边缘检