OpenCV——Canny边缘检测（cv2.Canny()）_opencv canny

Canny边缘检测

Canny 边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986 年，John F. Canny 发
表了著名的论文 A Computational Approach to Edge Detection，在该论文中详述了如何进行边缘
检测。

Canny()边缘检测步骤

Canny 边缘检测分为如下几个步骤：
步骤 1：去噪。噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。
步骤 2：计算梯度的幅度与方向。
步骤 3：非极大值抑制，即适当地让边缘“变瘦”。
步骤 4：确定边缘。使用双阈值算法确定最终的边缘信息。
下面对上述步骤分别进行简单的介绍。

1. 应用高斯滤波去除图像噪声

由于图像边缘非常容易受到噪声的干扰，因此为了避免检测到错误的边缘信息，通常需要对图像进行滤波以去除噪声。滤波的目的是平滑一些纹理较弱的非边缘区域，以便得到更准确的边缘。在实际处理过程中，通常采用高斯滤波去除图像中的噪声。
在滤波过程中，我们通过滤波器对像素点周围的像素计算加权平均值，获取最终滤波结果。滤波器的大小也是可变的，高斯核的大小对于边缘检测的效果具有很重要的作用。滤波器
的核越大，边缘信息对于噪声的敏感度就越低。不过，核越大，边缘检测的定位错误也会随之增加。通常来说，一个 5×5 的核能够满足大多数的情况。

2. 计算梯度

梯度的方向与边缘的方向是垂直的。
边缘检测算子返回水平方向的Gx和垂直方向的Gy。梯度的幅度