以前的博文大部分都写的非常详细,有很多分析过程,不过写起来确实很累人,一般一篇好的文章要整理个三四天,但是,时间越来越紧张,后续的一些算法可能就以随记的方式,把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述,并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了. 那这个系列的开篇,我们以Canny边缘检测算法为头吧. 相关参考资料: 1.Canny边缘检测算法的实现. 2.OpenCV(五)——超细节的Canny原理及算法实现 3.OpenCV 之 边缘检测 4.Opencv

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 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

传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法,可以得到很好的结果(可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现).但是Canny算法本身也有一些缺陷,可以有改进的地方. 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声,但是同时也会平滑边缘,使得边缘信息减弱,有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘,特别是弱边缘和孤立的边缘,可能在双阀值和联通计算中被剔除.很自然地可以预见,如果加大高斯模糊的半径,对噪声的平滑力度加大,但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少.这里依然用Lena

传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法,可以得到很好的结果(可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现).但是Canny算法本身也有一些缺陷,可以有改进的地方. 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声,但是同时也会平滑边缘,使得边缘信息减弱,有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘,特别是弱边缘和孤立的边缘,可能在双阀值和联通计算中被剔除.很自然地可以预见,如果加大高斯模糊的半径,对噪声的平滑力度加大,但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少.这里依然用Lena

转自:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 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

一.Canny算法介绍 Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘. 好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近. 最小响应- 图像中的边缘只能标识一次,并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘. 推文:Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一) 1.canny算法步骤 1.高斯模糊--GaussianBlur 消除噪声. 一般情况下,使用高斯平滑滤波器卷积降噪.,因为canny是对噪声敏感

Canny 边缘检测算法 Steps: 高斯滤波平滑 计算梯度大小和方向 非极大值抑制 双阈值检测和连接 代码结构: Canny Edge Detection | Gaussian_Smoothing | | convolution.py | | | convolution() | | gaussion_smoothing.py | | | dnorm() | | | gaussian_kernel() | | | gaussian_blur() | Sobel_Filter | | sobel

目录 Canny边缘检测算法(基于OpenCV的Java实现) 绪论 Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测算法的处理流程 用高斯滤波器平滑图像 彩色RGB图像转换为灰度图像 一维,二维高斯函数及分布 生成高斯滤波卷积核 单色高斯滤波与彩色高斯滤波 用Sobel等梯度算子计算梯度幅值和方向 梯度 图像灰度值的梯度的简单求法 使用Sobel算子来计算梯度的大小及方向: 对梯度幅值进行非极大值抑制 双阈值检测 抑制孤立低阈值点 Reference Canny边缘检测算法(基于OpenC

转自:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 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

Canny算子是John Canny在1986年提出的,那年老大爷才28岁,该文章发表在PAMI顶级期刊上的(1986. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, 1986, pp. 679-698).老大爷目前在加州伯克利做machine learning,80-90年代视觉都是图像处理,现在做视觉都是机器

简介 Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法,也被很多人认为是边缘检测的 最优算法,它是由很多步构成的算法. 最优边缘检测的三个主要评价标准: 低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘,同时尽可能的减少噪声产生的误报. 高定位性: 标识出的边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近. 最小响应: 图像中的边缘只能标识一次. 算法过程 1.噪声去除,可使用5x5的高斯滤波器; 2.计算图像梯度,这里使用Sobel算子; 相同 3.非极大值抑制,在

1.Canny边缘检测基本原理      (1)图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声:二必须尽量精确确定边缘的位置.      (2)根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子.这就是Canny边缘检测算子.      (3)类似与Marr(LoG)边缘检测方法,也属于先平滑后求导数的方法. 2.Canny边缘检测算法:      step1:用高斯滤波器平滑图象:      step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向:      step3:对梯度幅值进行非极大

Canny边缘检测也是一种边缘检测方法,本文介绍了Canny边缘检测的函数及其使用方法,并利用emgucv方法将轮廓检测解算的结果与原文进行比较. 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法. Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了,有兴趣的读者可以查阅专业书籍. 一.概述(若果不想看,可以略过.转自:<C

一:历史 Canny边缘检测算法是1986年有John F. Canny开发出来一种基于图像梯度计算的边缘 检测算法,同时Canny本人对计算图像边缘提取学科的发展也是做出了很多的贡献.尽 管至今已经许多年过去,但是该算法仍然是图像边缘检测方法经典算法之一. 二:Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始,到基于双阈值实现边缘连接结束 .但是在实际工程应用中,考虑到输入图像都是彩色图像,最终边缘连接之后的图像要 二值化输出显示,所以完整的Canny边缘检测算法实现

Canny边缘检测 声明:阅读本文需要了解线性代数里面的点乘(图像卷积的原理),高等数学里的二元函数的梯度,极大值定义,了解概率论里的二维高斯分布 1.canny边缘检测原理和简介 2.实现步骤 3.总结 一. Canny边缘检测算法的发展历史 Canny算子是28岁的John Canny在1986年提出的,该文章发表在PAMI顶级期刊(1986. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern A

Canny边缘检测算法以Canny的名字命名,其中Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法,其有三种衡量标准: 低错误率:标识出尽可能多的实际边缘,同时尽可能的减少噪声产生的误报 高定位性:标识出的边缘要与图像中的图像中的实际边缘尽可能接近 最小响应:图像中的边缘只能标识一次,并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘 //Canny int g_nCannySize; int g_nCannyThresHoldValue; int g_nSobelValue; Mat g_srcImage,g_

http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/41173767 图像处理之Canny 边缘检测 一:历史 Canny边缘检测算法是1986年有John F. Canny开发出来一种基于图像梯度计算的边缘 检测算法,同时Canny本人对计算图像边缘提取学科的发展也是做出了很多的贡献.尽 管至今已经许多年过去,但是该算法仍然是图像边缘检测方法经典算法之一. 二:Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始,到基于双阈值实现边

http://blog.csdn.net/yjz_uestc/article/details/6664937 Canny边缘检测是被公认的检测效果最好的边缘检测方法,是由John F. Canny于1986年提出,算法目标是找出一个最优的边缘检测的方法,所谓最优即:1.好的检测:算法能够尽可能的标识出图像的边缘:2.好的定位:标识出的边缘要尽可能的与实际边缘相接近:3.最小响应:图像中的边缘只能标识一次,并且不能把噪声标识成边缘.同时我们也要满足3个准则:信噪比准则.定位精度准则.单边缘响应准则

Canny边缘检测算法是澳大利亚科学家John F. Canny在1986年提出来的,不得不提一下的是当年John Canny本人才28岁!到今天已经30年过去了,Canny算法仍然是图像边缘检测算法中最经典.有效的算法之一. 一起睹一下大家Canny的风采: 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3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

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.48Canny边缘检测算法  [算法说明] Canny边缘检测算法可以分为4步:高斯滤波器平滑处理.梯度计算.非极大值抑制.双阈值边缘检 测和边缘连接.   1,高斯滤波器平滑处理.由于图像中经常包含一些高斯噪声,因此在边缘检测前我们要先用高斯 滤波器对其进行滤波,为了方便,通常是使用一些高斯模板,这里我们使用如下的高斯滤波器模板. /// <summary> /// Canny edge detect process. /// <