Canny算子边缘检测(cvCanny)
Canny是常用的边缘检测方法,其特点是试图将独立边的候选像素拼装成轮廓。
(参考:摘自网络)
John Canny于1986年提出Canny算子,它与Marr(LoG)边缘检测方法类似,也属于是先平滑后求导数的方法。
John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性,给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标:
1.好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低,将边缘点判为非边缘点的概率要低;
2.高的定位性能,即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心;
3. 对单一边缘仅有唯一响应,即单个边缘产生多个响应的概率要低,并且虚假响应边缘应该得到最大抑制。
用一句话说,就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时,可以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法。
Canny算子求边缘点具体算法步骤如下:
1. 用高斯滤波器平滑图像.
2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向.
3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 .
4. 用双阈值算法检测和连接边缘
-----------------------------具体参考博客经典图像边缘检测 - Canny以及图象处理中的边缘检测 - canny算子
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
Canny算子格式如下:
Canny
采用 Canny 算法做边缘检测
void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 );
- image
- 单通道输入图像.
- edges
- 单通道存储边缘的输出图像
- threshold1
- 第一个阈值
- threshold2
- 第二个阈值
- aperture_size
- Sobel 算子内核大小 (见 cvSobel).
函数 cvCanny 采用 CANNY 算法发现输入图像的边缘而且在输出图像中标识这些边缘。threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接,大的阈值用来控制强边缘的初始分割。
- 注意事项:cvCanny只接受单通道图像作为输入。
- 外部链接:经典的canny自调整阈值算法的一个opencv的实现见在OpenCV中自适应确定canny算法的分割门限
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
/*code*/
注意:cvCanny只接受单通道图像作为输入,因此cvLoadImage的第二给参数表示是否加载有颜色的图像,因设为0,表示单通道图像,故src = cvLoadImage( argv[1], 0 );
否则会出现编译错误,会提示canny.cpp不合法。
#include <highgui.h> #include <cv.h> #include <cxcore.h> //人脸识别的一个库文件 //Canny:Implements Canny algorithm for edge detection. int main( int argc, char** argv ) { IplImage* src = NULL; IplImage* dst = NULL; //载入图像,转换为灰度图 src = cvLoadImage( argv[1], 0 ); //为canny边缘图像申请空间,1表示单通道灰度图 dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 ); cvCanny( src, dst, 50, 150, 3 );//边缘检测 cvNamedWindow( "src", 1 ); cvNamedWindow( "canny", 1 ); cvShowImage( "src", src ); cvShowImage( "canny", dst ); cvWaitKey(0); cvReleaseImage( &src ); cvReleaseImage( &dst ); cvDestroyAllWindows(); return 0; }