Canny边缘检测
原理
Canny边缘检测也称为"最优检测"(optimal detector)，它的开发主要有以下3个目标：
- 低错误率：只检测真实存在的边缘
- 良好的定位：检测出来的边缘与真实的边缘之间的距离要达到最小
- 最小的反馈：每个边缘只有一个检测结果
步骤
- 过滤噪音：使用滤波对噪音进行过滤，可以使用归一化滤波、高斯滤波、中值滤波等。
- 使用类似于Sobel的方法，计算图片中颜色值的斜率：
- 在 x x x和 y y y方向应用以下卷积掩码：
G x = [ − 1 0 + 1 − 2 0 + 2 − 1 0 + 1 ] ∗ I G_x= \begin{bmatrix} -1 & 0 & +1 \\ -2 & 0 & +2 \\ -1 & 0 & +1 \end{bmatrix} * I Gx= −1−2−1000+1+2+1 ∗I
G y = [ − 1 − 2 − 1 0 0 0 + 1 + 2 + 1 ] ∗ I G_y= \begin{bmatrix} -1 & -2 & -1 \\ 0 & 0 & 0 \\ +1 & +2 & +1 \end{bmatrix} * I Gy= −10+1−20+2−10+1 ∗I - 计算近似斜率及其方向：
G = G x 2 + G y 2 G = \sqrt{G_x^2+G_y^2} G=Gx2+Gy2
θ = arctan ( G y G x ) \theta = \arctan(\frac{G_y}{G_x}) θ=arctan(GxGy)
θ \theta θ只能取4个值，0, 45, 90以及135，所以要取近似值。
- 非最大值抑制(non-maximum suppression)：将不属于边缘部分的像素去除，只保留边缘的细线条
- 迟滞(hysteresis)：使用2个阈值（上阈值，下阈值）
- 如果像素的斜率高于上阈值，该像素将被识别为在边缘上
- 如果像素的斜率低于下阈值，该像素将不被识别
- 如果像素的斜率在两个阈值中间，则只有当该像素与高于上阈值的像素相邻时才被识别为在边缘上
API
在OpenCV中使用Canny()函数进行Canny边缘检测，其函数原型如下：
cpp
void cv::Canny( InputArray image, //8位的输入图
OutputArray edges, //输出图；单通道8位类型，与输入图具有相同的尺寸
double threshold1, //迟滞操作中的下阈值
double threshold2, //迟滞操作中的上阈值
int apertureSize = 3, //Sobel操作中的卷积核的尺寸
bool L2gradient = false) //是否使用更精确的L2方法计算斜率
- 如果
L2gradient = true，则使用 L 2 n o r m = ( d I / d x ) 2 + ( d d I / d y ) 2 L_2 norm = \sqrt{(dI/dx)^2+(ddI/dy)^2} L2norm=(dI/dx)2+(ddI/dy)2 计算斜率- 如果
L2gradient = false，则使用 L 1 n o r m = ∣ d I / d x ∣ + ∣ d I / d y ∣ L_1 norm = |dI/dx| + |dI/dy| L1norm=∣dI/dx∣+∣dI/dy∣计算斜率，这也是默认的方法
实例
本例中首先将原图灰度化，然后使用归一化滤波去除图中的噪音。
接着使用50-90的阈值范围，以及 3 × 3 3 \times 3 3×3的卷积核进行边缘检测。
最后将检测结果与原图结合，从而使得边缘线条具有与原图相同的颜色。
完整代码如下：
cpp
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main() {
Mat src{ imread("fruits.jpg") };
//灰度化
Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
//归一化滤波
Mat blured;
blur(gray, blured, Size(3, 3));
//canny边缘检测
Mat canny;
Canny(blured, canny, 50, 90, 3);
//将检测的边缘与原图结合
Mat dst{ src.size(), src.type() };
dst = Scalar::all(0);
src.copyTo(dst, canny); //canny相当与掩码，这样只有canny中检测到的边缘才能显示颜色，其余都是黑色
imshow("原图", src);
imshow("canny", dst);
waitKey(0);
}运行结果：
可以看到，边缘检测的效果非常细节。