边缘检测代码

资 源 简 介

边缘检测代码

详 情 说 明

在图像处理领域，边缘检测是识别图像中物体轮廓的关键步骤。常见的边缘检测算子包括Canny、Sobel、LoG（拉普拉斯高斯）和Robert算子，每种算子都有其独特的算法特点和适用场景。

首先，输入图像需要进行预处理。彩色图像通常先转换为灰度图像，因为灰度图像仅包含亮度信息，简化了后续计算的复杂度。常见的转换方法是对RGB通道进行加权平均，比如使用公式Gray = 0.299R + 0.587G + 0.114B，这样能更好地模拟人眼对亮度的感知。

接下来，分别应用不同的边缘检测算子进行对比分析： Canny算子 通过非极大值抑制和双阈值处理，能有效减少噪声干扰并准确捕捉边缘，适合复杂场景。 Sobel算子 利用水平和垂直方向的梯度计算，简单高效但对噪声较敏感。 LoG算子 先通过高斯滤波平滑图像，再用拉普拉斯算子检测边缘，适合抑制高频噪声。 Robert算子 基于局部差分计算，计算量小但边缘定位精度较低。

最终结果可以拼接成对比图，直观展示不同算子的边缘提取效果，例如Canny的边缘更连续，而Robert可能产生断裂。这种对比有助于开发者根据实际需求（如实时性、抗噪性）选择合适的算子。