第六章 - 图像变换 - Canny算子边缘检测(cvCanny)

Canny是常用的边缘检测方法，其特点是试图将独立边的候选像素拼装成轮廓。

（参考：摘自网络）

John Canny于1986年提出Canny算子，它与Marr（LoG）边缘检测方法类似，也属于是先平滑后求导数的方法。

John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性，给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标：

1.好的信噪比，即将非边缘点判定为边缘点的概率要低，将边缘点判为非边缘点的概率要低；

2.高的定位性能，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心；

3. 对单一边缘仅有唯一响应，即单个边缘产生多个响应的概率要低，并且虚假响应边缘应该得到最大抑制。

用一句话说，就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时，可以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法。

Canny算子求边缘点具体算法步骤如下：

1. 用高斯滤波器平滑图像．

2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向.

3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 ．

4. 用双阈值算法检测和连接边缘

-----------------------------具体参考博客经典图像边缘检测 - Canny以及图象处理中的边缘检测 - canny算子

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Canny算子格式如下：

Canny

采用 Canny 算法做边缘检测

void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 );

image

单通道输入图像.

edges

单通道存储边缘的输出图像

threshold1

第一个阈值

threshold2

第二个阈值

aperture_size

Sobel 算子内核大小 (见 cvSobel).

函数 cvCanny 采用 CANNY 算法发现输入图像的边缘而且在输出图像中标识这些边缘。threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割。

• 注意事项：cvCanny只接受单通道图像作为输入。
• 外部链接：经典的canny自调整阈值算法的一个opencv的实现见在OpenCV中自适应确定canny算法的分割门限

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/*code*/

注意：cvCanny只接受单通道图像作为输入，因此cvLoadImage的第二给参数表示是否加载有颜色的图像，因设为0，表示单通道图像，故src = cvLoadImage( argv[1], 0 )；

否则会出现编译错误，会提示canny.cpp不合法。

#include <highgui.h>#include <cv.h>#include <cxcore.h>  //人脸识别的一个库文件//Canny:Implements Canny algorithm for edge detection.int main( int argc, char** argv ){IplImage* src = NULL;IplImage* dst = NULL;//载入图像，转换为灰度图src = cvLoadImage( argv[1], 0 );  //为canny边缘图像申请空间，1表示单通道灰度图dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 ); cvCanny( src, dst, 50, 150, 3 );//边缘检测cvNamedWindow( "src", 1 );cvNamedWindow( "canny", 1 );cvShowImage( "src", src );cvShowImage( "canny", dst );cvWaitKey(0);cvReleaseImage( &src );cvReleaseImage( &dst );cvDestroyAllWindows();return 0;}

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/*result*/

src

canny

由此看出，canny算法得到的轮廓比较清新。