Canny 邊緣檢測及相關應用

該內容爲

• 《學習圖像局部特徵檢測和描述-基於OpenCV源碼分析的算法與實現》
• 《OpenCV 3 計算機視覺-Python語言實現》
• OpenCV官方網站的 https://docs.opencv.org/maste...

的學習內容

1 Canny 邊緣檢測

Canny 邊緣檢測方法是由 Canny 於1996 年提出的一種公認爲效果較好的邊緣檢測方法。

一個好的邊緣檢測方法應該知足三項指標

• 一、低失誤率，即不能漏檢也不能錯檢
• 二、高的位置精度，標定的邊緣像素點與真正的邊緣中心之間距離應該最小
• 三、每一個邊緣應該由惟一的響應，即獲得單像素寬度的邊緣。

基於此，Canny提出了斷定邊緣檢測算子的3個準則：

• 1 - 信噪比準則
• 2 - 定位精度準則
• 3 - 單邊緣響應準則

Canny 算子實現過程共有4（5）個步驟：

• 1 - 平滑處理，使用高斯濾波器對圖像進行去噪處理
• 2 - 計算梯度
• 3 - 非極大值抑制，即在圖像邊緣上使用非最大抑制NMS
• 4 - 滯後閾值處理，即在檢測到的邊緣上使用雙閾值去除假陽性（false positive）
• 5 - 最後分析全部邊緣及其之間的鏈接，以確保保留真正的邊緣，同時消除不明顯的邊緣