canny边缘检测原理

去噪：边缘检测容易受到噪声的影响，在此之间，先去噪，通常采用高斯滤波器。opencv学习笔记11：图像滤波（均值，方框，高斯，中值）
梯度：对去噪后的图像采用sobel算子计算梯度和方向。
这里的梯度不同于前面值只计算大小，这里还需计算方向。
梯度大小和方向公式见下
梯度的方向一般与边界垂直，分为四类：垂直，水平，和两个对角线。

非极大值抑制：在获得梯度和方向，去除所有不是边界的点。实现方向：逐渐遍历像素点，判断当前像素点是否是周围像素点中具有相同方向梯度的最大值。是保留，不是则为0.

滞后阈值：有两个阈值，minVal,maxVal
处理方法见图：
大于maxVal保留，
小于maxVal但大于minVal且与边界相连保留。
其他舍弃

canny边缘检测函数使用

edges=cv2.Canny(image,threshold1,threshold2)
edges：处理结果
image:原始图像
threshold1:minVal
threshold2:maxVal
如果想让边界细节更多，则把threshold1和threshold2设小些。

python+OpenCV

import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread("lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#读取灰色图
r=cv2.Canny(o,100,200)
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
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8

改变threshold

import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread("lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
r=cv2.Canny(o,64,100)
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
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更小的值有更多的细节

总目录链接：
python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）

进阶版笔记：
opencv进阶学习笔记11：cannny边缘检测，直线检测，圆检测
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