canny怎么用？

一、canny怎么用？

使用Canny边缘检测需要两个参数：最低阈值和最高阈值，该算法可以识别并提取图像边缘具体步骤是：首先将图像转为灰度图像，并进行高斯滤波；然后在图像上运用Sobel算子，分别计算图像的x方向和y方向的灰度梯度，使用这两个梯度计算图像的边缘强度和方向；最后通过强度值的梯度，设置两个阈值，得到最终的边缘图像Canny边缘检测是一种常用的计算机视觉算法，可以在图像处理、目标检测等领域得到广泛的应用如在机器人的自主导航、图像识别、医学图像分析等方面都有应用

二、canny算法的优点？

Canny方法优点是不容易受噪声干扰，能够检测到真正的弱边缘。优点在于，使用两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。

算子法对噪声比较敏感，所以很少用该算子检测边缘，而是用来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区。拉普拉斯高斯算子是一种二阶导数算子，将在边缘处产生一个陡峭的零交叉, Laplacian算子是各向同性的，能对任何走向的界线和线条进行锐化，无方向性。这是拉普拉斯算子区别于其他算法的最大优点。

三、canny边缘检测算法？

Canny 边缘检测器是一种多步算法，用于检测任何输入图像的边缘。它涉及在检测图像边缘时要遵循的以下步骤。

1. 使用高斯滤波器去除输入图像中的噪声。

2.计算高斯滤波器的导数，计算图像像素的梯度，得到沿x和y维度的幅度。

3. 考虑垂直于给定边缘方向的任何曲线的一组邻居，抑制非最大边缘贡献像素点。

4. 最后，使用滞后阈值方法保留高于梯度幅值的像素，忽略低于低阈值的像素。

四、canny边缘检测算法详解？

Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤：

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）检测来确定真实的和潜在的边缘。

5) 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。

五、canny里的参数代表什么？

第一个参数表示输入图像，必须为单通道灰度图。

第二个参数表示输出的边缘图像，为单通道黑白图。

第三个参数和第四个参数表示阈值，这二个阈值中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即如果一个像素的梯度大与上限值，则被认为是边缘像素，如果小于下限阈值，则被抛弃。如果该点的梯度在两者之间则当这个点与高于上限值的像素点连接时我们才保留，否则删除。

第五个参数表示Sobel 算子大小，默认为3即表示一个3*3的矩阵。Sobel 算子与高斯拉普拉斯算子都是常用的边缘算子，详细的数学原理可以查阅专业书籍。

六、matlab怎么给canny算法确定阈值？

在Matlab中使用Canny算法确定阈值的方法有多种。一种常用的是通过计算图像的梯度幅值的直方图，然后选择曲线中的波谷作为低阈值和高阈值。

另一种方法是利用Otsu算法自动选择阈值，该算法将灰度级别划分为两个类别，使得类别间的方差最小。在Matlab中，可以通过调用相关函数如imgradient和graythres来计算梯度和阈值。通过实验和观察结果，不断调整阈值，以获得可以满足需求的边缘检测结果。注意，阈值的选择需要根据具体的图像特点和问题进行选择。

七、canny算法图像识别程序

canny算法图像识别程序 是一种经典的图像处理算法，广泛应用于边缘检测领域。它被用来发现图像中的边缘，从而能够对图像进行特征提取和分析。在本文中，我们将探讨 的工作原理、优势以及在实际应用中的一些注意事项。

工作原理

的工作原理主要包括以下几个步骤：

1. 高斯平滑：首先对图像进行高斯平滑处理，以减少噪声的影响。
2. 计算梯度：利用Sobel算子计算图像灰度的梯度，得到边缘的强度和方向。
3. 非最大抑制：对每个像素进行检查，保留具有局部最大梯度值的像素，抑制非边缘像素。
4. 双阈值检测：根据设定的高低阈值对像素进行分类，将强边缘、弱边缘和非边缘分开。
5. 边缘连接：通过连接强边缘像素和与之相邻的弱边缘像素，得到完整的边缘线。

优势

在图像处理领域具有如下优势：

• 精准性高：能够准确地检测出图像中的边缘，提供高质量的边缘检测结果。
• 抗噪性强：通过高斯平滑和非最大抑制等步骤，对噪声具有一定的抵抗能力。
• 可控性强：通过调整阈值等参数，可以灵活控制算法的表现，适用于不同场景的需求。
• 边缘连接性好：能够有效地连接边缘，保持边缘线的连续性，便于后续处理。

注意事项

在实际应用时，需要注意以下几点：

• 参数选择：仔细选择高斯核大小、梯度阈值等参数，以获得最佳的边缘检测效果。
• 图像预处理：在应用之前，可能需要对图像进行预处理，如灰度化、尺寸调整等。
• 计算效率：相对复杂，需要一定的计算资源，因此在大规模图像处理时需要考虑计算效率。
• 边缘连接：在处理弱边缘像素时，需要合理地连接边缘，避免断裂或残缺的边缘线。

综上所述，canny算法图像识别程序是一种功能强大且应用广泛的图像处理算法，通过其精准的边缘检测能力和较强的抗噪性，在计算机视觉、图像识别等领域发挥着重要作用。合理地应用，结合实际需求进行参数调整和优化，将有助于提升图像处理的效率和质量，推动相关领域的发展。

八、图像识别 Canny边缘检测

图像识别中的Canny边缘检测

在图像处理和计算机视觉领域，**图像识别**一直是一个重要的研究方向。其中，**Canny边缘检测**作为一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于各种图像识别任务中。

在进行图像识别时，通常需要首先对图像进行预处理，以提取有用的特征进行后续的识别和分析。而边缘检测作为图像处理中的一项基本任务，其在图像识别中具有重要作用。Canny边缘检测算法由John F. Canny在1986年提出，被认为是目前最好的边缘检测算法之一。

**Canny边缘检测**算法主要包括以下几个步骤：

• **高斯滤波**：首先对图像进行高斯平滑处理，以减少噪声对边缘检测的影响。
• **计算图像梯度**：利用Sobel算子计算图像在水平和垂直方向的梯度，进而得到边缘的梯度幅值和方向。
• **非极大值抑制**：对图像梯度进行进一步处理，保留局部梯度最大值对应的像素，抑制非边缘上的干扰。
• **双阈值检测**：根据设定的高低阈值，对边缘像素进行分类，进一步细化边缘。
• **边缘跟踪**：通过边缘连接的方式，将边缘像素连接成完整的边缘线。

通过以上步骤，Canny边缘检测算法能够精确地检测出图像中的边缘，并被广泛应用于物体检测、图像配准、边缘提取等图像处理任务中。与其他边缘检测算法相比，Canny算法在边缘定位的准确性和抗噪声能力上具有明显优势。

除了在传统图像识别领域应用广泛外，**Canny边缘检测**算法在深度学习和神经网络中也有着重要的作用。在深度学习模型中，边缘信息往往作为重要的输入特征之一，而Canny算法能够有效地提取出这些边缘信息，为模型提供更准确的输入。

然而，在实际应用过程中，Canny算法也存在一些局限性。例如，对于一些复杂的图像场景，Canny算法可能会产生过多的边缘响应，导致边缘检测结果不够准确。此外，对于一些尺度变化较大的图像，Canny算法的参数设置也需要谨慎调整，以获得较好的检测效果。

随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展，越来越多的新型边缘检测算法被提出并应用于图像识别中。这些算法往往结合了深度学习的优势，能够更好地适应复杂的图像场景，并取得更好的边缘检测效果。

总的来说，**Canny边缘检测**算法作为一种经典的边缘检测算法，在图像识别领域具有重要的地位和作用。通过对图像中的边缘信息进行准确提取，Canny算法为后续的图像分析和识别任务提供了可靠的基础，为图像识别技术的进步做出了重要贡献。

九、canny和霍夫变换用于什么？

Canny边缘检测和霍夫变换是计算机视觉中常用的图像处理技术。Canny边缘检测用于检测图像中的边缘，通过多个步骤如高斯滤波、梯度计算和非极大值抑制，最终得到准确的边缘信息。

而霍夫变换则用于检测图像中的直线或者圆等特定形状，通过在参数空间中投票的方式找到图像中出现最多次的直线或圆。这些技术广泛应用于目标检测、图像分割和特征提取等领域，为计算机视觉任务提供了强大的工具。

十、canny和log边缘检测算法的优缺点？

Canny方法不容易受噪声干扰，能够检测到真正的弱边缘。优点在于，使用两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。

LOG滤波器方法通过检测二阶导数过零点来判断边缘点。LOG滤波器中的a正比于低通滤波器的宽度，a越大，平滑作用越显著，去除噪声越好，但图像的细节也损失越大，边缘精度也就越低。所以在边缘定位精度和消除噪声级间存在着矛盾，应该根据具体问题对噪声水平和边缘点定位精度要求适当选取。