canny函数源码？ cvcanny函数介绍？
摘要：
CANNY算子边缘检测matlab实现过程1、CANNY算子边缘检测在MATLAB中的实现过程如下：读取图像：使用imread函数读取待处理的图像文件，该函数返回图像数据矩阵。m... CANNY算子边缘检测matlab实现过程
1、CANNY算子边缘检测在MATLAB中的实现过程如下：读取图像：使用imread函数读取待处理的图像文件，该函数返回图像数据矩阵。matlabX = imread； % 替换图像为实际图像文件名 应用CANNY算子进行边缘检测： 使用edge函数并指定canny参数对图像进行边缘检测。该函数返回二值化的边缘图像。
2、Canny算子边缘检测的步骤主要包括以下四点：噪声去除：对输入图像进行高斯滤波，以去除图像中的噪声。这一步是为了避免噪声对后续边缘检测的影响。计算梯度强度和方向：利用一阶或二阶导数计算图像的梯度强度和方向，以检测图像中的边缘。边缘通常对应于图像中灰度值变化较大的区域。
3、Canny边缘检测算法的实现原理主要包括以下几个步骤：灰度转换：将彩色图像转化为单通道灰度图像，以便Canny算子进行处理。这一步是为了简化图像数据，减少计算量，并保留足够的信息用于后续的边缘检测。高斯滤波：通过高斯滤波去除图像中的噪声。常用的方法是使用3x3的卷积核模板进行滤波。
识别图像边缘检测代码
Sobel算子：首先读取图像，并将其转换为灰度图像，然后使用edge函数并指定sobel作为参数来进行边缘检测，最后显示结果。Canny算子：同样，先读取图像并转换为灰度图像，接着使用edge函数并指定canny作为参数进行边缘检测，最后显示结果。
通过使用cell数组，可以容纳并存储各个子图像。利用for循环，将原图像分割为多个子图像，每个子图像存储在cell数组的相应位置。在对每个子图像进行处理之前，可以加入边缘检测的代码。此代码示例中未给出，需要根据具体需求自行编写。处理后的子图像将替换回原图像对应的位置。
Sobel算子是一种常用的方法，代码为BW1=edge（I5，sobel）。Roberts算子和Prewitt算子也是常见的边缘检测方法，分别通过BW2=edge（I5，roberts）和BW3=edge（I5，prewitt）实现。此外，log算子和Canny算子也被广泛使用，代码分别为BW4=edge（I5，log）和BW5=edge（I5，canny）。
对于图像f（x，y），Prewitt算子的边缘检测输出图像G，可通过以下公式计算：G = max（Gx， Gy） 或 G = Gx + Gy，其中Gx和Gy分别表示水平和垂直方向的边缘检测结果。若G的灰度新值大于或等于阈值，则像素点被视为边缘点。
利用 Python 与 OpenCV 进行图像处理，可以实现高效的图像分析与识别任务。其中，轮廓检测作为图像处理中常用的技术之一，广泛应用于物体识别、边缘检测等领域。OpenCV-python 接口提供了强大的工具，帮助开发者在 Python 环境下实现这一功能。本文将详细介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 检测并绘制轮廓。
图像处理的基本操作(二):形态学转换、图像梯度、canny边缘检测...
形态学转换 定义：形态学转换是一种基于集合论的图像处理技术，主要包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。 功能：用于提取图像中的特定形状或结构，消除噪声，分割和连接物体等。 常用函数：cv.morphologyEx，通过指定不同的操作类型和结构元素来实现不同的形态学转换。
灰度图转换：了解如何将彩色图像转换为灰度图。Canny边缘检测：掌握Canny边缘检测算法，用于角点定位和阈值处理。边缘绘制与处理：检测与绘制边缘：使用cvFindContours函数检测并绘制图像的边缘。二值化和轮廓去除：学会对图像进行二值化处理，并去除不必要的轮廓。
在实际应用中，我们可以使用梯度算子在图像上进行边缘检测。通过使用色相表示梯度的方向（以y轴为基准），明度表示梯度的模，可以直观地观察到图像边缘位置的强烈响应，以及边缘的法线方向。特别地，通过观察两个方向分量的模值，可以清楚地看到在差分方向上响应最强，而与之正交方向几乎没有响应。
Canny边缘检测：John Canny在1986年提出的多阶段算法。特征提取与匹配：SIFT：尺度不变特征变换，检测、描述和匹配图像局部特征点的方法，保持旋转不变性。SURF：加速鲁棒特征，用于检测、描述、匹配图像局部特征点的特征描述子。LBP特征：局部二值模式，描述图像局部纹理特征的算子。
首先，通过高斯滤波器平滑图像，以降低噪声的影响，这是边缘检测的普遍预处理步骤。接着，计算梯度幅值和方向，使用Prewitt算子或公式来实现。接着，对梯度幅值进行处理，采用非极大值抑制技术，强化边缘细节。这种方法会抑制非边缘区域的突变，使得边缘更加清晰。
cv2.canny参数?
1、cvCanny函数的参数包括： 图像：输入图像，必须是灰度图像。 阈值：用于检测边缘的最小梯度阈值。 高阈值：高于最小阈值的边缘将会被认为是真实的边缘，小于高阈值的边缘点可能会被跨连接。高阈值通常是低阈值的两倍左右。 阈值上限：用于计算图像梯度的核大小。
2、具体参数包括：image（输入图像，单通道，8位）；threshold1（下限值）；threshold2（上限值）；edges（输出边缘检测结果，8位单通道，大小与原图相同）；apertureSize（Sobel算子的尺寸大小，通常设置为3）；L2gradient（布尔值，True表示使用L2范数，False表示直接相加，为默认值）。
3、使用OpenCV库：首先，通过cvimread读取图像，然后使用cvcvtColor将图像转换为灰度图像。接下来，使用cvCanny函数应用Canny边缘检测器，该函数需要两个阈值参数（threshold1和threshold2）。最后，使用cvimshow显示原图和边缘检测后的图像，并通过cvwaitKey和cvdestroyAllWindows等待按键后退出显示窗口。
