Canny边缘检测是一种广泛应用于图像处理领域的算法，用于在数字图像中自动检测物体的边缘。这一算法由John F. Canny于1986年提出，它的主要目标是找到图像中的强边缘，同时减少误检和漏检。Canny边缘检测算法包含以下几个关键步骤：
1. **高斯滤波**：对输入图像进行高斯滤波，以去除噪声。高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，能够有效地消除高频噪声，同时保持边缘的完整性。
2. **计算梯度幅度和方向**：接下来，计算每个像素点的梯度幅度和方向。这一步是通过应用Sobel或Prewitt等差分算子来实现的，这些算子可以帮助我们了解图像亮度的变化情况，即图像的边缘信息。
3. **非极大值抑制**：在得到梯度信息后，执行非极大值抑制，以消除边缘检测过程中的虚假响应。这一步骤确保了边缘检测的精确性，只保留最显著的边缘点。
4. **双阈值检测**：设置两个阈值，一个低阈值和一个高阈值。低于低阈值的梯度值被认为是噪声，高于高阈值的被认为是边缘，介于两者之间的则依据连接性决定是否属于边缘。这一过程有助于减少边缘的断裂和多余的点。
5. **边缘跟踪**：通过边缘跟踪来连接边缘点，形成连续的边缘。
在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现Canny边缘检测。在提供的`canny.py`文件中，很可能包含了如下代码片段：
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg', 0) # 0表示读取灰度图
# 高斯滤波
image_blur = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(image_blur, 100, 200)
# 显示原图和边缘检测结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Edges', edges)
# 等待用户按键，然后关闭所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中，`cv2.Canny()`函数用于执行边缘检测，参数分别代表低阈值和高阈值。`cv2.imshow()`用于显示图像，`cv2.waitKey(0)`会暂停程序，直到用户按键，`cv2.destroyAllWindows()`则关闭所有窗口。
Canny边缘检测算法因其高效性和准确性，在目标检测等领域有着广泛应用。例如，在自动驾驶、机器视觉、医学影像分析等方面，它常被用作预处理步骤，帮助定位和识别物体的轮廓。结合其他目标检测技术，如YOLO（You Only Look Once）或Faster R-CNN，可以进一步提高目标检测的性能。
canny.zip （1个子文件） 
canny.py 4KB
