OpenCV边缘检测

一、基本步骤

1.平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。

2.计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘。

3.非最大值抑制：利用上一步计算出来的梯度方向，检测某一像素在梯度的正方向和负方向上是否是局部最大值，如果是，则抑制该像素（像素不属于边缘）。这是一种边缘细化技术，用最急剧的变换选出边缘点。

4.用滞后阈值化选择边缘：最后一步，检查某一条边缘是否明显到足以作为最终输出，最后去除所有不明显的边缘。

API介绍

// Canny边缘检测器检测图像边缘
Imgproc.Canny(grayMat, cannyEdges, 10, 100);

• 第一个参数表示图像输入
• 第二个参数表述图像输出
• 第三个参数表示低阈值
• 第四个参数表示高阈值

在Canny边缘检测算法中，将图像中的点归为三类：

1. 被抑制点

灰度梯度值<低阈值

2.弱边缘点

低阈值 <= 灰度梯度值 <= 高阈值

3.强边缘点

高阈值 < 灰度梯度值