Opencv（二）Canny算子的实现

Opencv（二）Canny算子的实现

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：
① 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。
② 好的定位- 标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近。
③ 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。
为了满足这些要求Canny使用了变分法，这是一种寻找满足特定功能的函数的方法。最优检测使用四个指数函数项的和表示，但是它非常近似于高斯函数的一阶导数。

环境Anaconda3（Spyder）+Python3.8.8+OpenCV4.5.4.58

实现代码：

import cv2
import numpy as np
 
img = cv2.imread("lena.jpg", 0)

img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)
canny=cv2.Canny(img,50,150)

cv2.imshow("canny", canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

原图：

实现结果：

参考链接：
https://baike.baidu.com/item/Canny%E7%AE%97%E5%AD%90/8821789?fr=aladdin