OpenCV视频学习笔记（6）-边缘检测算法

六、边缘检测算法（综合了前面几节课的内容）

Canny边缘检测
1）使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声
2）计算图像中每个像素点的梯度强度和方向
3）应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应
4）应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实和潜在的边缘
5）通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测
（1）高斯滤波

（2）梯度和方向

（3）非极大值抑制（两种方法）：比较当前这个点和周围两个点的大小，如果是最大的就保存，如果不是就抑制掉

（4）双阈值检测

实现步骤：
首先还是读取图像，然后进行边缘检测，用Canny方法，在参数中指定minVal和maxVal
img=cv2.imread(‘D:/graduate/lena.jpg’,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

v1=cv2.Canny(img,80,150)#过滤掉的多一些
v2=cv2.Canny(img,50,100)#过滤掉的少一些

res=np.hstack((v1,v2))
cv_show(res,‘res’)
显示：

换个图像：
img=cv2.imread(‘D:/graduate/car.png’,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

v1=cv2.Canny(img,120,250)
v2=cv2.Canny(img,50,100)

res=np.hstack((v1,v2))
cv_show(res,‘res’)