opencv-036-Canny边缘检测器

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1986年，JOHN CANNY 提出一个很好的边缘检测算法，被称为Canny编边缘检测器。Canny边缘检测器是一种经典的图像边缘检测与提取算法，应用广泛，主要是因为Canny边缘检测具备以下特点：

  1. 有效的噪声抑制
  2. 更强的完整边缘提取能力

Canny算法是如何做到精准的边缘提取的，主要是靠下面五个步骤：

  1. 高斯模糊 – 抑制噪声
  2. 梯度提取得到边缘候选
  3. 角度计算与非最大信号抑制
  4. 高低阈值链接、获取完整边缘
  5. 输出边缘

API

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void cv::Canny(
    InputArray image,
    OutputArray edges,
    double threshold1,
    double threshold2,
    int apertureSize = 3,
    bool L2gradient = false
)

threshold1 是Canny边缘检测算法第四步中高低阈值链接中低阈值
threshold2 是Canny边缘检测算法第四步中高低阈值链接中高阈值、高低阈值之比在2:1～3:1之间
最后一个参数是计算gradient的方法L1或者L2

代码（c++,python）

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

/*
 * Canny边缘检测器
 */
int main() {
    Mat src = imread("../images/test.png");
    if (src.empty()) {
        cout << "could not load image.." << endl;
    }
    imshow("input", src);

    Mat edges, edges_src;
    Canny(src, edges, 100, 300);
    // 提取彩色边缘
    bitwise_and(src, src, edges_src, edges);
    imshow("edges", edges);
    imshow("edges_src", edges_src);

    waitKey(0);
    return 0;
}
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import cv2 as cv
import numpy as np

src = cv.imread("D:/images/master.jpg")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)

# t1 = 100, t2 = 3*t1 = 300
edge = cv.Canny(src, 100, 300)
cv.imshow("mask image", edge)
cv.imwrite("D:/edge.png", edge)
edge_src = cv.bitwise_and(src, src, mask=edge)

h, w = src.shape[:2]
result = np.zeros([h, w*2, 3], dtype=src.dtype)
result[0:h,0:w,:] = src
result[0:h,w:2*w,:] = edge_src
cv.putText(result, "original image", (10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.putText(result, "edge image", (w+10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("edge detector", result)
cv.imwrite("D:/result.png", result)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果

代码地址

github