canny 算法 源代码

Canny边缘检测算法是一种经典的图像处理技术，由John F. Canny在1986年提出，主要用于在数字图像中检测出明显的边缘。这个算法以其高效性和准确性在图像处理领域得到了广泛应用。它通过一系列步骤来识别图像中的边界，包括高斯滤波、计算梯度强度和方向、非极大值抑制以及双阈值检测。 1. **高斯滤波**：Canny算法会使用高斯滤波器对原始图像进行平滑处理，以消除噪声。高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，能够有效地降低图像的高频噪声，同时保持边缘的锐利性。 2. **梯度计算**：平滑后的图像会进行梯度强度和方向的计算。这一步通常通过 sobel 运算符或 Prewitt 运算符实现，计算每个像素点的梯度大小（即图像强度变化的速率）和方向。 3. **非极大值抑制**：这一步是为了消除边缘检测过程中可能出现的假响应。算法会检查当前像素点的梯度值是否在它的水平和垂直邻域内是最大的。如果不是，则抑制这个像素点，以保留最强烈的边缘。 4. **双阈值检测**：设置两个阈值（低阈值和高阈值）。低于低阈值的梯度被忽略，高于高阈值的被认为是强边缘，而介于两者之间的则取决于它们与强边缘的连接情况。如果一个像素点与强边缘相邻，它也会被视为边缘，否则将被丢弃。 5. **边缘连通性**：算法会确保边缘的连续性，将断裂的边缘连接起来，形成完整的边缘轮廓。 在提供的“MY_canny”文件中，很可能是作者实现了Canny算法的源代码。这样的源代码可以作为学习和理解Canny算法的实例，帮助我们深入掌握每一步的细节，并且可以自定义参数以适应不同场景的需求。通过阅读和分析源代码，我们可以了解到如何将理论应用于实际编程，提升图像处理的技能。此外，分享源代码的行为也是开源精神的体现，促进了开发者之间的交流和学习。