边缘检测算法代码 图像边缘检测算法

边缘检测算法？

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）物质属性变化和（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。

延伸阅读

边缘检测的理论依据？

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。

扫地机器人边缘检测原理？

边缘检测原理是一类自动化技术制成的可移动设备，常见的形状为圆盘形，前面安装了感应器能够检测到障碍物，假如碰到墙壁或其余物品就会自己转弯，搭配机身规划控制的路线可以在房间里面反复行走

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。

图像边缘检测算法及特点？

常见的边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Marr-Hidreth边缘检测以及canny算子等。

一、利用梯度进行边缘检测

1、Roberts算子采用对角线方向相邻两像素之差近似的梯度幅值来检测边缘。该算子定位较准确，但对噪声比较敏感，检测水平和竖直边缘效果好于斜向边缘。

2、Sobel算子根据图像的像素点上下、左右邻点灰度加权差在边缘处达到极值这一特点来检测边缘。该算子对噪声有较好的平滑作用，能提供建准确的边缘方向信息，但是边缘定位精度不高。

3、Prewitt算子边缘检测的思路与Sobel算子类似，也是在一个掩模中定义微分运算。算子对噪声具有平滑作用，同样定位精度不够高。

二、更为先进的边缘检测技术

1、Marr-Hildreth算法（拉普拉斯算子）

(1)采用高斯低通滤波器对图像进行滤波；

(2)采用拉普拉斯模板对进行卷积；

(3)找到步骤(2)所得图像的零交叉。

该算子是二阶微分算子，利用边缘点处二阶导函数出现零交叉原理来检测图像的边缘。对灰度突变及噪声较敏感，不具有方向性，不能获得图像边缘的方向信息。

2、Canny算子

Canny边缘检测算法步骤：

(1)用一个高斯滤波器平滑输入图像

(2)计算梯度幅值图像和角度图像

(3)对梯度幅值图像进行非最大抑制

(4)用双阈值处理和连接分析来检测并连接边缘

Canny算子是上述中效果最好的算子，该算子去噪能力强，在连续性、细度和笔直度等线的质量方面也很出众。但是Canny算子的性能带来的问题是：连接起来更复杂、执行时间较长。

综上所述，在实际工业生产中，要求实时性较高的情况下，通常采用阈值梯度的方法；当对质量要求较高时，可选择更为先进的方法，尤其是Canny算子。

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。