边缘检测
halcon边缘检测例子
halcon边缘检测例子Halcon是一款功能强大的机器视觉库，其边缘检测功能可以帮助我们在图像中找出物体的边缘，从而实现目标检测和分割。
下面将以Halcon边缘检测例子为题，列举一些常用的边缘检测方法和技巧。
一、Sobel算子边缘检测Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它通过计算图像的一阶导数来寻找边缘。
Halcon中可以使用函数SobelA来实现Sobel算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
二、Canny算子边缘检测Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它结合了高斯滤波、梯度计算和非最大值抑制等步骤，可以得到更准确的边缘检测结果。
Halcon中可以使用函数EdgesSubPix来实现Canny算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的质量和灵敏度。
三、Laplacian算子边缘检测Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，它可以检测出图像中的高频变化，从而找到边缘。
Halcon中可以使用函数Laplace来实现Laplacian算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
四、Roberts算子边缘检测Roberts算子是一种简单但有效的边缘检测算法，它通过计算图像中像素点的灰度差来判断是否存在边缘。
Halcon中可以使用函数RobertsA来实现Roberts算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
五、Prewitt算子边缘检测Prewitt算子是一种基于一阶导数的边缘检测算法，它通过计算图像中像素点的灰度变化来寻找边缘。
Halcon中可以使用函数PrewittA来实现Prewitt算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
六、Scharr算子边缘检测Scharr算子是一种改进的Sobel算子，它可以更好地抵抗噪声干扰，提供更准确的边缘检测结果。
Halcon中可以使用函数ScharrA来实现Scharr算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
边缘检测算法流程
边缘检测算法流程边缘检测是计算机视觉和图像处理中的一项关键技术。
它通过识别图像中像素强度变化的区域来提取图像的重要特征。
以下是边缘检测算法的主要流程：1.图像预处理预处理是边缘检测的第一步，主要目的是改善图像质量，为后续的边缘检测操作做准备。
预处理步骤可能包括灰度转换、噪声去除、平滑等。
这些步骤可以帮助消除图像中的噪声，并使图像的特征更加突出。
2.滤波处理滤波处理的目的是减少图像中的噪声，同时保留边缘信息。
常用的滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器等。
滤波处理有助于提高后续边缘检测的准确性。
3.边缘检测算子边缘检测算子是边缘检测算法的核心。
常见的算子包括Sobel算子、Prewitt 算子、Canny算子等。
这些算子通过特定的数学运算来识别和提取图像中的边缘。
算子将根据图像局部像素的强度变化来确定边缘。
4.后处理后处理是对检测到的边缘进行进一步处理和优化。
这可能包括去除假阳性边缘（即非实际边缘的误检测）、连接断裂的边缘、平滑边缘等。
后处理有助于提高边缘检测结果的准确性和可解释性。
5.阈值处理阈值处理是用来确定哪些边缘是显著的，哪些不是。
通过设置一个阈值，可以将边缘检测结果转化为二值图像，其中显著的边缘被标记为特定值（通常是1），不显著的边缘被标记为0。
这有助于简化分析和降低计算复杂性。
6.边缘特征提取边缘特征提取是提取已检测到的边缘的特征的过程。
这可能包括测量边缘的角度、长度、形状等属性。
这些特征可以用于进一步的图像分析和理解，例如对象识别或场景分类。
7.性能评估性能评估是评估边缘检测算法效果的步骤。
评估指标可能包括边缘检测的准确性、计算效率、鲁棒性等。
评估也可以采用定量方法，如比较人工标定的真实边缘与检测到的边缘的相似性。
此外，还可以通过比较不同算法的检测结果来评估性能。
性能评估有助于改进和优化算法，提高其在实际应用中的表现。
几种常用边缘检测算法的比较
几种常用边缘检测算法的比较边缘检测是在数字图像上寻找图像亮度变化的过程，它对于图像处理和计算机视觉任务非常重要。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny边缘检测算法。
本文将对这几种算法进行比较。
1. Sobel算子：Sobel算子是一种常见的边缘检测算法，它通过计算图像像素点与其邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Sobel算子具有简单、快速的优点，可以检测水平和垂直方向的边缘，但对于斜向边缘检测效果较差。
2. Prewitt算子：Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法，它类似于Sobel算子，通过计算图像像素点与其邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Prewitt算子可以检测水平、垂直和斜向边缘，但对于斜向边缘的检测结果可能不够精确。
3. Roberts算子：Roberts算子是一种简单的边缘检测算法，它通过计算图像像素点与其对角线方向上的邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Roberts算子计算简单，但对于噪声敏感，容易产生干扰边缘。
4. Canny边缘检测算法：Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它包含多个步骤：高斯滤波、计算梯度、非最大抑制和双阈值处理。
Canny算法具有良好的边缘定位能力，并且对于噪声和细节边缘具有较好的抑制效果。
但Canny算法计算复杂度较高，在处理大规模图像时可能较慢。
综上所述，不同的边缘检测算法具有各自的优缺点。
若要选择适合应用的算法，需要综合考虑图像特点、计算复杂度和应用需求等因素。
如果对图像边缘的方向要求不高，可以选择Sobel或Prewitt算子；如果对图像边缘的方向要求较高，可以选择Canny算法。
另外，为了获得更好的边缘检测结果，通常需要进行适当的预处理，如灰度化、滤波和阈值处理等。
最后，对于不同的应用场景，可能需要使用不同的算法或算法组合来满足特定需求。
edge_detection_边缘检测
边缘检测-edge detection1.问题描述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。
图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化（iv）场景照明变化。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。
边缘检测的评价是指对边缘检测结果或者边缘检测算法的评价。
诚然，不同的实际应用对边缘检测结果的要求存在差异，但大多数因满足以下要求：1）正确检测出边缘2）准确定位边缘3）边缘连续4）单边响应，即检测出的边缘是但像素的2.应用场合图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。
基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。
基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。
3.研究历史和现状边缘检测作为图像处理的一个底层技术，是一个古老又年轻的课题，有着悠久的历史。
早在1959年，B.Julez就提到过边缘检测，随后，L.G.Robert于1965年对边缘检测进行系统的研究。
3.1一阶微分算子一阶微分算子是最原始，最基本的边缘检测方法，它的理论依据是边缘是图像中灰度发生急剧变化的地方，而图像的提督刻画了灰度的变化速率。
因此，通过一阶微分算子可以增强图像中的灰度变化区域，然后对增强的区域进一步判断边缘。
在点（x,y）的梯度为一个矢量，定义为：梯度模值为：梯度方向为：根据以上理论，人们提出了许多算法，经典的有：Robert算子，Sobel算子等等，这些一阶微分算子的区别在于算子梯度的方向，以及在这些方向上用离散化数值逼近连续导数的方式和将这些近似值合成梯度的方式不同。
边缘检测的原理
边缘检测的原理边缘检测是图像处理中的一项重要技术，它可以用于图像分割、物体识别等领域。
本文将从边缘的定义、边缘检测方法、常见算法优缺点等方面详细介绍边缘检测的原理。
一、边缘的定义在图像中，边缘通常被定义为两个不同区域之间的分界线。
这些区域可以是具有不同颜色、纹理或亮度等特征的区域。
在数字图像中，边缘通常表示为像素值突然变化的位置。
二、边缘检测方法目前，常见的边缘检测方法主要包括基于梯度算子、基于模板匹配和基于机器学习等方法。
1. 基于梯度算子基于梯度算子的边缘检测方法是最为常用和经典的方法之一。
该方法通过计算图像灰度值变化率来确定图像中物体与背景之间的分界线。
其中，Sobel算子和Canny算子是最为常用的两种梯度算子。
Sobel算子是一种3x3或5x5大小的卷积核，它可以计算出每个像素点周围8个邻居像素的梯度值，并将这些梯度值进行加权平均。
Sobel 算子通常被用于检测图像中边缘的方向和强度。
Canny算子是一种基于高斯滤波器和非极大值抑制的边缘检测方法。
该算法首先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算每个像素点的梯度值和方向。
接着，通过非极大值抑制来消除非边缘像素，并使用双阈值法来确定弱边缘和强边缘。
2. 基于模板匹配基于模板匹配的边缘检测方法是一种基于特定形状模板的技术。
该方法通过在图像上移动一个预定义的模板，来寻找与模板匹配的区域。
当模板与图像中某个区域完全匹配时，就可以确定该区域为边缘。
3. 基于机器学习基于机器学习的边缘检测方法是一种新兴技术，它通过训练分类器来自动识别图像中的边缘。
该方法通常需要大量标记数据来训练分类器，并且需要考虑特征选择、分类器设计等问题。
三、常见算法优缺点1. Sobel算子优点：计算简单，速度快，适用于实时处理。
缺点：对噪声敏感，容易产生虚假边缘。
2. Canny算子优点：能够检测到细节和弱边缘，能够消除噪声和虚假边缘。
缺点：计算复杂，速度慢，需要调整参数以获得最佳效果。
边缘检测的原理
边缘检测的原理概述边缘检测是计算机视觉领域中一种常用的图像处理技术，用于检测图像中的边缘信息。
边缘是指图像中灰度级发生突变的区域，通常表示物体的轮廓或对象的边界。
边缘检测在很多图像处理应用中起着重要的作用，如图像分割、目标检测、图像增强等。
基本原理边缘检测的基本原理是利用像素点灰度值的变化来检测边缘。
在数字图像中，每个像素点都有一个灰度值，范围通常是0到255。
边缘处的像素点灰度值变化较大，因此可以通过检测像素点灰度值的梯度来找到边缘。
常用算法1. Roberts算子Roberts算子是一种基于差分的边缘检测算法。
它通过计算相邻像素点之间的差值来检测边缘。
具体计算方式如下：1.将图像转换为灰度图像。
2.将每个像素点与其相邻的右下方像素点（即(i,j)和(i+1,j+1)）进行差值计算。
3.将每个像素点与其相邻的右上方像素点（即(i,j+1)和(i+1,j)）进行差值计算。
4.对上述两组差值进行平方和再开方得到边缘强度。
5.根据设定的阈值对边缘强度进行二值化处理。
2. Sobel算子Sobel算子是一种基于滤波的边缘检测算法。
它通过使用两个卷积核对图像进行滤波操作，从而获取图像中每个像素点的梯度信息。
具体计算方式如下：1.将图像转换为灰度图像。
2.使用水平和垂直方向上的两个卷积核对图像进行滤波操作。
3.将水平和垂直方向上的滤波结果进行平方和再开方得到边缘强度。
4.根据设定的阈值对边缘强度进行二值化处理。
3. Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种基于多步骤的边缘检测算法，被广泛应用于计算机视觉领域。
它在边缘检测的精度、对噪声的抑制能力和边缘连接性上都有很好的表现。
Canny算法的主要步骤包括：1.将图像转换为灰度图像。
2.对图像进行高斯滤波以减小噪声的影响。
3.计算图像的梯度和方向。
4.对梯度进行非极大值抑制，只保留局部极大值点。
5.使用双阈值算法进行边缘连接和边缘细化。
6.得到最终的边缘图像。
halcon 边缘检测算子
halcon 边缘检测算子摘要：1.边缘检测的定义和意义2.常见的边缘检测算子3.Halcon 边缘检测算子的特点和应用4.Halcon 边缘检测算子的优缺点5.结论正文：边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的重要技术之一，其目的是从图像中提取出物体边缘的信息。
边缘检测的定义是：使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。
边缘，是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶等变化的那些像素的集合。
图像的边缘对应着图像灰度的不连续性。
显然图像的边缘很少是从一个灰度跳到另一个灰度的理想状况。
真实图像的边缘通常都具有有限的宽度呈现出陡峭的斜坡状。
边缘的锐利程度由图像灰度的梯度决定。
梯度是指灰度变化的最快的方向和数量。
常见的边缘点有三种，分别是阶梯形边缘、脉冲形边缘和屋顶形边缘。
在边缘检测中，有许多常见的边缘检测算子，如Sobel 算子、Prewitt 算子、Roberts 算子和Canny 算子等。
这些算子都有各自的特点和适用场景。
Sobel 算子主要用来检测边缘，其技术上是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值。
Prewitt 算子和Roberts 算子也是常用的边缘检测算子，它们通过计算图像的梯度来检测边缘。
Canny 算子则是一种多步骤的边缘检测算法，能够检测出更加精确的边缘。
Halcon 边缘检测算子是Halcon 图像处理库中的一种边缘检测算子。
Halcon 边缘检测算子的特点是能够自适应地调整边缘检测的参数，如边缘检测的阈值、边缘检测的类型等。
这使得Halcon 边缘检测算子能够更好地适应不同的图像和应用场景。
Halcon 边缘检测算子的应用主要包括机器视觉、工业自动化、医学影像处理等领域。
Halcon 边缘检测算子的优缺点如下。
优点：首先，Halcon 边缘检测算子具有较高的检测精度和鲁棒性，能够检测出图像中的细小边缘和噪声干扰；其次，Halcon 边缘检测算子具有自适应的参数调整能力，能够适应不同图像和应用场景；最后，Halcon 边缘检测算子的计算效率较高，能够在较短的时间内完成边缘检测任务。
边缘检测算法
边缘检测算法边缘检测算法是一种重要的图像处理算法，它的目的是检测和跟踪图像中元素的边缘。
这种算法可以应用于多种图像处理任务，如图像分割、轮廓提取、模式识别和智能对象跟踪等。
本文将简要介绍边缘检测算法的基本原理、分类及典型应用。
一、边缘检测算法的基本原理边缘检测算法的原理是检测图像中的暗线和亮线，这些线形成的边缘是图像中最基本的元素。
因此，边缘检测算法是一种通过检测图像中元素的边缘来提取图像特征的算法。
它通过比较图像中相邻像素的灰度值来确定是否存在边缘，并对边缘位置、方向和强度进行测定。
一般来说，边缘检测包括：分析图像中元素的灰度变化；检测边缘的位置和方向；图像细化和凸性检测来确定形状信息。
二、边缘检测算法的分类边缘检测算法可以分为积分或空间域算法和滤波器或频域算法两大类。
积分或空间域算法通过计算图像像素灰度变化，例如梯度、高斯梯度、灰度梯度等等，来检测边缘；滤波器或频域算法则通过运用滤波器，如Sobel、Roberts、Prewitt、Laplacian等，来检测边缘。
三、边缘检测算法的典型应用边缘检测算法可以应用于多种图像处理任务，如图像分割、轮廓提取、模式识别和智能对象跟踪等。
1.像分割。
边缘检测算法可以用来识别图像中不同的部分，从而实现图像分割。
2.廓提取。
边缘检测算法可以用来检测图像中各个对象的轮廓，从而实现轮廓提取。
3.式识别。
边缘检测算法可以用来识别图像中的模式，从而实现模式识别。
4.能对象跟踪。
边缘检测算法可以用来跟踪动态对象，从而实现智能对象跟踪。
综上所述，边缘检测算法是一种重要的图像处理算法，它可以应用于多种图像处理任务，如图像分割、轮廓提取、模式识别和智能对象跟踪等，从而能够提高图像处理的效率。
随着技术的不断发展，边缘检测算法将越来越受欢迎并被广泛应用于各种图像处理任务中。
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CSDN亲密携手阿里云重磅推出云邮箱服务HTML5群组诚募管理员，“活跃之星”活动火热进行中Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一)2011-10-20 21:39560人阅读评论(0)收藏举报图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。
图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位，自从1959提出边缘检测以来，经过五十多年的发展，已有许多中不同的边缘检测方法。
根据作者的理解和实践，本文对边缘检测的原理进行了描述，在此基础上着重对Canny检测算法的实现进行详述。
本文所述内容均由编程验证而来，在实现过程中，有任何错误或者不足之处大家共同讨论（本文不讲述枯燥的理论证明和数学推导，仅仅从算法的实现以及改进上进行原理性和工程化的描述）。
1、边缘检测原理及步骤在之前的博文中，作者从一维函数的跃变检测开始，循序渐进的对二维图像边缘检测的基本原理进行了通俗化的描述。
结论是：实现图像的边缘检测，就是要用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量来寻找图像灰度矩阵的灰度跃变位置，然后在图像中将这些位置的点连起来就构成了所谓的图像边缘（图像边缘在这里是一个统称，包括了二维图像上的边缘、角点、纹理等基元图）。
在实际情况中理想的灰度阶跃及其线条边缘图像是很少见到的，同时大多数的传感器件具有低频滤波特性，这样会使得阶跃边缘变为斜坡性边缘，看起来其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越了一定的距离。
这就使得在边缘检测中首先要进行的工作是滤波。
1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。
常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核（具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文），然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和（具体程序实现见下文）。
2）增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。
增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。
在具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。
3）检测：经过增强的图像，往往邻域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的应用中，这些点并不是我们要找的边缘点，所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。
实际工程中，常用的方法是通过阈值化方法来检测。
2、Canny边缘检测算法原理JohnCanny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。
本节对根据上述的边缘检测过程对Canny检测算法的原理进行介绍。
2.1 对原始图像进行灰度化Canny算法通常处理的图像为灰度图，因此如果摄像机获取的是彩色图像，那首先就得进行灰度化。
对一幅彩色图进行灰度化，就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。
以RGB格式的彩图为例，通常灰度化采用的方法主要有：方法1：Gray=(R+G+B)/3;方法2：Gray=0.299R+0.587G+0.114B;（这种参数考虑到了人眼的生理特点）注意1：至于其他格式的彩色图像，可以根据相应的转换关系转为RGB 然后再进行灰度化；注意2：在编程时要注意图像格式中RGB的顺序通常为BGR。
2.2 对图像进行高斯滤波图像高斯滤波的实现可以用两个一维高斯核分别两次加权实现，也可以通过一个二维高斯核一次卷积实现。
1）高斯核实现上式为离散化的一维高斯函数，确定参数就可以得到一维核向量。
上式为离散化的二维高斯函数，确定参数就可以得到二维核向量。
注意1：关于参数Sigma的取值详见上篇博文。
注意2：在求的高斯核后，要对整个核进行归一化处理。
2）图像高斯滤波对图像进行高斯滤波，听起来很玄乎，其实就是根据待滤波的像素点及其邻域点的灰度值按照一定的参数规则进行加权平均。
这样可以有效滤去理想图像中叠加的高频噪声。
通常滤波和边缘检测是矛盾的概念，抑制了噪声会使得图像边缘模糊，这回增加边缘定位的不确定性；而如果要提高边缘检测的灵敏度，同时对噪声也提高了灵敏度。
实际工程经验表明，高斯函数确定的核可以在抗噪声干扰和边缘检测精确定位之间提供较好的折衷方案。
这就是所谓的高斯图像滤波，具体实现代码见下文。
2.3 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向关于图像灰度值得梯度可使用一阶有限差分来进行近似，这样就可以得图像在x和y方向上偏导数的两个矩阵。
常用的梯度算子有如下几种：1）Roberts算子上式为其x和y方向偏导数计算模板，可用数学公式表达其每个点的梯度幅值为：2）Sobel算子上式三个矩阵分别为该算子的x向卷积模板、y向卷积模板以及待处理点的邻域点标记矩阵，据此可用数学公式表达其每个点的梯度幅值为：3）Prewitt算子和Sobel算子原理一样，在此仅给出其卷积模板。
4）Canny算法所采用的方法在本文实现的Canny算法中所采用的卷积算子比较简单，表达如下：其x向、y向的一阶偏导数矩阵，梯度幅值以及梯度方向的数学表达式为：求出这几个矩阵后，就可以进行下一步的检测过程。
2.4 对梯度幅值进行非极大值抑制图像梯度幅值矩阵中的元素值越大，说明图像中该点的梯度值越大，但这不不能说明该点就是边缘（这仅仅是属于图像增强的过程）。
在Canny 算法中，非极大值抑制是进行边缘检测的重要步骤，通俗意义上是指寻找像素点局部最大值，将非极大值点所对应的灰度值置为0，这样可以剔除掉一大部分非边缘的点（这是本人的理解）。
图1 非极大值抑制原理根据图1 可知，要进行非极大值抑制，就首先要确定像素点C的灰度值在其8值邻域内是否为最大。
图1中蓝色的线条方向为C点的梯度方向，这样就可以确定其局部的最大值肯定分布在这条线上，也即出了C点外，梯度方向的交点dTmp1和dTmp2这两个点的值也可能会是局部最大值。
因此，判断C点灰度与这两个点灰度大小即可判断C点是否为其邻域内的局部最大灰度点。
如果经过判断，C点灰度值小于这两个点中的任一个，那就说明C点不是局部极大值，那么则可以排除C 点为边缘。
这就是非极大值抑制的工作原理。
作者认为，在理解的过程中需要注意以下两点：1）中非最大抑制是回答这样一个问题：“当前的梯度值在梯度方向上是一个局部最大值吗？” 所以,要把当前位置的梯度值与梯度方向上两侧的梯度值进行比较；2）梯度方向垂直于边缘方向。
但实际上，我们只能得到C点邻域的8个点的值，而dTmp1和dTmp2并不在其中，要得到这两个值就需要对该两个点两端的已知灰度进行线性插值，也即根据图1中的g1和g2对dTmp1进行插值，根据g3和g4对dTmp2进行插值，这要用到其梯度方向，这是上文Canny算法中要求解梯度方向矩阵Thita的原因。
完成非极大值抑制后，会得到一个二值图像，非边缘的点灰度值均为0，可能为边缘的局部灰度极大值点可设置其灰度为128。
根据下文的具体测试图像可以看出，这样一个检测结果还是包含了很多由噪声及其他原因造成的假边缘。
因此还需要进一步的处理。
2.5 用双阈值算法检测和连接边缘Canny算法中减少假边缘数量的方法是采用双阈值法。
选择两个阈值（关于阈值的选取方法在扩展中进行讨论），根据高阈值得到一个边缘图像，这样一个图像含有很少的假边缘，但是由于阈值较高，产生的图像边缘可能不闭合，未解决这样一个问题采用了另外一个低阈值。
在高阈值图像中把边缘链接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法会在断点的8邻域点中寻找满足低阈值的点，再根据此点收集新的边缘，直到整个图像边缘闭合。
以上即为整个Canny边缘检测算法的原理分析，接下来我们进行VC 下的算法实现和效果分析。
3、Canny算法的实现流程由于本文主要目的在于学习和实现算法，而对于图像读取、视频获取等内容不进行阐述。
因此选用OpenCV算法库作为其他功能的实现途径（关于OpenCV的使用，作者将另文表述）。
首先展现本文将要处理的彩色图片。
图2 待处理的图像3.1 图像读取和灰度化编程时采用上文所描述的第二种方法来实现图像的灰度化。
其中ptr数组中保存的灰度化后的图像数据。
具体的灰度化后的效果如图3所示。
[cpp]view plaincopyprint?1.IplImage* ColorImage = cvLoadImage( "12.jpg", -1 ); //读入图像，获取彩图指针2.IplImage* OpenCvGrayImage; //定义变换后的灰度图指针3.unsigned char* ptr; //指向图像的数据首地址4.if (ColorImage == NULL)5.return;6.int i = ColorImage->width * ColorImage->height;7.BYTE data1; //中间过程变量8.BYTE data2;9.BYTE data3;10.ptr = new unsigned char[i];11.for(intj=0; j<ColorImage->height; j++) //对RGB加权平均，权值参考OpenCV12.{13.for(intx=0; x<ColorImage->width; x++)14.{15.data1 = (BYTE)ColorImage->imageData[j*ColorImage->widthStep + i*3]; //B分量16.data2 = (BYTE)ColorImage->imageData[j*ColorImage->widthStep + i*3 + 1]; //G分量17.data3 = (BYTE)ColorImage->imageData[j*ColorImage->widthStep + i*3 + 2]; //R分量18.ptr[j*ColorImage->width+x]=(BYTE)(0.072169*data1 + 0.715160*data2 +0.212671*data3);19.}20.}21.OpenCvGrayImage=cvCreateImageHeader(cvGetSize(ColorImage), ColorImage->depth,1);22.cvSetData(GrayImage,ptr, GrayImage->widthStep); //根据数据生成灰度图23.cvNamedWindow("GrayImage",CV_WINDOW_AUTOSIZE);24.cvShowImage("GrayImage",OpenCvGrayImage); //显示灰度图25.cvWaitKey(0);26.cvDestroyWindow("GrayImage");1.double nSigma = 0.4; //定义高斯函数的标准差2.int nWidowSize = 1+2*ceil(3*nSigma); //定义滤波窗口的大小3.int nCenter = (nWidowSize)/2; //定义滤波窗口中心的索引1.int nWidth = OpenCvGrayImage->width; //获取图像的像素宽度2.int nHeight = OpenCvGrayImage->height; //获取图像的像素高度3.unsigned char* nImageData = new unsigned char[nWidth*nHeight]; //暂时保存图像中的数据4.unsigned char*pCanny = new unsigned char[nWidth*nHeight]; //为平滑后的图像数据分配内存5.double* nData = new double[nWidth*nHeight]; //两次平滑的中间数据6.for(int j=0; j<nHeight; j++) //获取数据7.{8.for(i=0; i<nWidth; i++)9.nImageData[j*nWidth+i] = (unsignedchar)OpenCvGrayImage->imageData[j*nWidth+i];10.}1.//////////////////////生成一维高斯滤波系数/////////////////////////////2.double* pdKernal_1 = new double[nWidowSize]; //定义一维高斯核数组3.double dSum_1 = 0.0; //求和，用于进行归一化4.////////////////////////一维高斯函数公式//////////////////////////////5.//// x*x /////////////////6.//// -1*---------------- /////////////////7.//// 1 2*Sigma*Sigma /////////////////8.//// ------------ e /////////////////9.//// /////////////////10.//// \/2*pi*Sigma /////////////////11.//////////////////////////////////////////////////////////////////////12.for(int i=0; i<nWidowSize; i++)13.{14.double nDis = (double)(i-nCenter);15.pdKernal_1[i] =exp(-(0.5)*nDis*nDis/(nSigma*nSigma))/(sqrt(2*3.14159)*nSigma);16.dSum_1 += pdKernal_1[i];17.}18.for(i=0; i<nWidowSize; i++)19.{20.pdKernal_1[i] /= dSum_1; //进行归一化21.}1.for(i=0; i<nHeight; i++) //进行x向的高斯滤波(加权平均)2.{3.for(j=0; j<nWidth; j++)4.{5.double dSum = 0;6.double dFilter=0; //滤波中间值7.for(int nLimit=(-nCenter); nLimit<=nCenter; nLimit++)8.{9.if((j+nLimit)>=0 && (j+nLimit) < nWidth ) //图像不能超出边界10.{11.dFilter += (double)nImageData[i*nWidth+j+nLimit] * pdKernal_1[nCenter+nLimit];12.dSum += pdKernal_1[nCenter+nLimit];13.}14.}15.nData[i*nWidth+j] = dFilter/dSum;16.}17.}18.19.for(i=0; i<nWidth; i++) //进行y向的高斯滤波(加权平均)20.{21.for(j=0; j<nHeight; j++)22.{23.double dSum = 0.0;24.double dFilter=0;25.for(int nLimit=(-nCenter); nLimit<=nCenter; nLimit++)26.{27.if((j+nLimit)>=0 && (j+nLimit) < nHeight) //图像不能超出边界28.{29.dFilter += (double)nData[(j+nLimit)*nWidth+i] * pdKernal_1[nCenter+nLimit];30.dSum += pdKernal_1[nCenter+nLimit];31.}32.}33.pCanny[j*nWidth+i] = (unsigned char)(int)dFilter/dSum;34.}35.}3.2.2 根据二维高斯核进行滤波1）生成二维高斯滤波系数[cpp]view plaincopyprint?1.//////////////////////生成一维高斯滤波系数//////////////////////////////////2.double* pdKernal_2 = new double[nWidowSize*nWidowSize]; //定义一维高斯核数组3.double dSum_2 = 0.0; //求和，进行归一化4.///////////////////////二维高斯函数公式////////////////////////////////////5.//// x*x+y*y ///////////////6.//// -1*-------------- ///////////////7.//// 1 2*Sigma*Sigma ///////////////8.//// ---------------- e ///////////////9.//// 2*pi*Sigma*Sigma ///////////////10.///////////////////////////////////////////////////////////////////////////11.for(i=0; i<nWidowSize; i++)12.{13.for(int j=0; j<nWidowSize; j++)14.{15.int nDis_x = i-nCenter;16.int nDis_y = j-nCenter;17.pdKernal_2[i+j*nWidowSize]=exp(-(1/2)*(nDis_x*nDis_x+nDis_y*nDis_y)18./(nSigma*nSigma))/(2*3.1415926*nSigma*nSigma);19.dSum_2 += pdKernal_2[i+j*nWidowSize];20.}21.}22.for(i=0; i<nWidowSize; i++)23.{24.for(int j=0; j<nWidowSize; j++) //进行归一化25.{26.pdKernal_2[i+j*nWidowSize] /= dSum_2;27.}28.}1.int x;2.int y;3.for(i=0; i<nHeight; i++)4.{5.for(j=0; j<nWidth; j++)6.{7.double dFilter=0.0;8.double dSum = 0.0;9.for(x=(-nCenter); x<=nCenter; x++) //行10.{11.for(y=(-nCenter); y<=nCenter; y++) //列12.{13.if( (j+x)>=0 && (j+x)<nWidth && (i+y)>=0 && (i+y)<nHeight) //判断边缘14.{15.dFilter += (double)nImageData [(i+y)*nWidth + (j+x)]16.* pdKernal_2[(y+nCenter)*nWidowSize+(x+nCenter)];17.dSum += pdKernal_2[(y+nCenter)*nWidowSize+(x+nCenter)];18.}19.}20.}21.pCanny[i*nWidth+j] = (unsigned char)dFilter/dSum;22.}23.}3.3 图像增强——计算图像梯度及其方向根据上文分析可知，实现代码如下[cpp]view plaincopyprint?1.//////////////////同样可以用不同的检测器/////////////////////////2.///// P[i,j]=(S[i,j+1]-S[i,j]+S[i+1,j+1]-S[i+1,j])/2 /////3.///// Q[i,j]=(S[i,j]-S[i+1,j]+S[i,j+1]-S[i+1,j+1])/2 /////4./////////////////////////////////////////////////////////////////5.double* P = new double[nWidth*nHeight]; //x向偏导数6.double* Q = new double[nWidth*nHeight]; //y向偏导数7.int* M = new int[nWidth*nHeight]; //梯度幅值8.double* Theta = new double[nWidth*nHeight]; //梯度方向9.//计算x,y方向的偏导数10.for(i=0; i<(nHeight-1); i++)11.{12.for(j=0; j<(nWidth-1); j++)13.{14.P[i*nWidth+j] = (double)(pCanny[i*nWidth + min(j+1, nWidth-1)] -pCanny[i*nWidth+j] + pCanny[min(i+1, nHeight-1)*nWidth+min(j+1, nWidth-1)] - pCanny[min(i+1, nHeight-1)*nWidth+j])/2;15.Q[i*nWidth+j] = (double)(pCanny[i*nWidth+j] - pCanny[min(i+1,nHeight-1)*nWidth+j] + pCanny[i*nWidth+min(j+1, nWidth-1)] - pCanny[min(i+1, nHeight-1)*nWidth+min(j+1, nWidth-1)])/2;16.}17.}18.//计算梯度幅值和梯度的方向19.for(i=0; i<nHeight; i++)20.{21.for(j=0; j<nWidth; j++)22.{23.M[i*nWidth+j] = (int)(sqrt(P[i*nWidth+j]*P[i*nWidth+j] +Q[i*nWidth+j]*Q[i*nWidth+j])+0.5);24.Theta[i*nWidth+j] = atan2(Q[i*nWidth+j], P[i*nWidth+j]) * 57.3;25.if(Theta[i*nWidth+j] < 0)26.Theta[i*nWidth+j] += 360; //将这个角度转换到0~360范围27.}28.}1.unsigned char* N = new unsigned char[nWidth*nHeight]; //非极大值抑制结果2.int g1=0, g2=0, g3=0, g4=0; //用于进行插值，得到亚像素点坐标值3.double dTmp1=0.0, dTmp2=0.0; //保存两个亚像素点插值得到的灰度数据4.double dWeight=0.0; //插值的权重1.for(i=0; i<nWidth; i++)2.{3.N[i] = 0;4.N[(nHeight-1)*nWidth+i] = 0;5.}6.for(j=0; j<nHeight; j++)7.{8.N[j*nWidth] = 0;9.N[j*nWidth+(nWidth-1)] = 0;10.}1.for(i=1; i<(nWidth-1); i++)2.{3.for(j=1; j<(nHeight-1); j++)4.{5.int nPointIdx = i+j*nWidth; //当前点在图像数组中的索引值6.if(M[nPointIdx] == 0)7.N[nPointIdx] = 0; //如果当前梯度幅值为0，则不是局部最大对该点赋为08.else9.{10.////////首先判断属于那种情况，然后根据情况插值///////11.////////////////////第一种情况///////////////////////12.///////// g1 g2 /////////////13.///////// C /////////////14.///////// g3 g4 /////////////15./////////////////////////////////////////////////////16.if( ((Theta[nPointIdx]>=90)&&(Theta[nPointIdx]<135)) ||17.((Theta[nPointIdx]>=270)&&(Theta[nPointIdx]<315)))18.{19.//////根据斜率和四个中间值进行插值求解20.g1 = M[nPointIdx-nWidth-1];21.g2 = M[nPointIdx-nWidth];22.g3 = M[nPointIdx+nWidth];23.g4 = M[nPointIdx+nWidth+1];24.dWeight = fabs(P[nPointIdx])/fabs(Q[nPointIdx]); //反正切25.dTmp1 = g1*dWeight+g2*(1-dWeight);26.dTmp2 = g4*dWeight+g3*(1-dWeight);27.}28.////////////////////第二种情况///////////////////////29.///////// g1 /////////////30.///////// g2 C g3 /////////////31.///////// g4 /////////////32./////////////////////////////////////////////////////33.else if( ((Theta[nPointIdx]>=135)&&(Theta[nPointIdx]<180)) ||34.((Theta[nPointIdx]>=315)&&(Theta[nPointIdx]<360)))35.{36.g1 = M[nPointIdx-nWidth-1];37.g2 = M[nPointIdx-1];38.g3 = M[nPointIdx+1];39.g4 = M[nPointIdx+nWidth+1];40.dWeight = fabs(Q[nPointIdx])/fabs(P[nPointIdx]); //正切41.dTmp1 = g2*dWeight+g1*(1-dWeight);42.dTmp2 = g4*dWeight+g3*(1-dWeight);43.}44.////////////////////第三种情况///////////////////////45.///////// g1 g2 /////////////46.///////// C /////////////47.///////// g4 g3 /////////////48./////////////////////////////////////////////////////49.else if( ((Theta[nPointIdx]>=45)&&(Theta[nPointIdx]<90)) ||50.((Theta[nPointIdx]>=225)&&(Theta[nPointIdx]<270)))51.{52.g1 = M[nPointIdx-nWidth];53.g2 = M[nPointIdx-nWidth+1];54.g3 = M[nPointIdx+nWidth];55.g4 = M[nPointIdx+nWidth-1];56.dWeight = fabs(P[nPointIdx])/fabs(Q[nPointIdx]); //反正切57.dTmp1 = g2*dWeight+g1*(1-dWeight);58.dTmp2 = g3*dWeight+g4*(1-dWeight);59.}60.////////////////////第四种情况///////////////////////61.///////// g1 /////////////62.///////// g4 C g2 /////////////63.///////// g3 /////////////64./////////////////////////////////////////////////////65.else if( ((Theta[nPointIdx]>=0)&&(Theta[nPointIdx]<45)) ||66.((Theta[nPointIdx]>=180)&&(Theta[nPointIdx]<225)))67.{68.g1 = M[nPointIdx-nWidth+1];69.g2 = M[nPointIdx+1];70.g3 = M[nPointIdx+nWidth-1];71.g4 = M[nPointIdx-1];72.dWeight = fabs(Q[nPointIdx])/fabs(P[nPointIdx]); //正切73.dTmp1 = g1*dWeight+g2*(1-dWeight);74.dTmp2 = g3*dWeight+g4*(1-dWeight);75.}76.}77.//////////进行局部最大值判断，并写入检测结果////////////////78.if((M[nPointIdx]>=dTmp1) && (M[nPointIdx]>=dTmp2))79.N[nPointIdx] = 128;80.else81.N[nPointIdx] = 0;82.}83.}1.int nHist[1024];2.int nEdgeNum; //可能边界数3.int nMaxMag = 0; //最大梯度数4.int nHighCount;1.for(i=0;i<1024;i++)2.nHist[i] = 0;3.for(i=0; i<nHeight; i++)4.{5.for(j=0; j<nWidth; j++)6.{7.if(N[i*nWidth+j]==128)8.nHist[M[i*nWidth+j]]++;9.}10.}[cpp]view plaincopyprint?1.nEdgeNum = nHist[0];2.nMaxMag = 0; //获取最大的梯度值3.for(i=1; i<1024; i++) //统计经过“非最大值抑制”后有多少像素4.{5.if(nHist[i] != 0) //梯度为0的点是不可能为边界点的6.{7.nMaxMag = i;8.}9.nEdgeNum += nHist[i]; //经过non-maximum suppression后有多少像素10.}1.double dRatHigh = 0.79;2.double dThrHigh;3.double dThrLow;4.double dRatLow = 0.5;5.nHighCount = (int)(dRatHigh * nEdgeNum + 0.5);6.j=1;7.nEdgeNum = nHist[1];8.while((j<(nMaxMag-1)) && (nEdgeNum < nHighCount))9.{10.j++;11.nEdgeNum += nHist[j];12.}13.dThrHigh = j; //高阈值14.dThrLow = (int)((dThrHigh) * dRatLow + 0.5); //低阈值1.SIZE sz;2.sz.cx = nWidth;3.sz.cy = nHeight;4.for(i=0; i<nHeight; i++)5.{6.for(j=0; j<nWidth; j++)7.{8.if((N[i*nWidth+j]==128) && (M[i*nWidth+j] >= dThrHigh))9.{10.N[i*nWidth+j] = 255;11.TraceEdge(i, j, dThrLow, N, M, sz);12.}13.}14.}成一个闭合的轮廓。