边缘检测Canny法的源程序,网上好像有人需要，所以就放上来了...

资 源 简 介

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详 情 说 明

Canny边缘检测算法是计算机视觉领域中广泛应用的高性能边缘检测方法，由John Canny于1986年提出。该算法通过多阶段处理流程，能够有效抑制噪声并精确定位边缘，其核心思想可分解为以下关键步骤。

高斯滤波 首先对输入图像进行高斯模糊处理，消除高频噪声。高斯核的尺寸和标准差参数直接影响平滑效果，较大的核会降低噪声但可能导致边缘模糊。

梯度计算 利用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向。水平与垂直方向的梯度分量通过卷积获得，结合这两个分量可确定每个像素点的梯度强度和边缘方向（通常量化为0°、45°、90°、135°四个主方向）。

非极大值抑制 沿着梯度方向比较当前像素与相邻像素的梯度幅值，仅保留局部最大值点。这一步骤能细化边缘宽度至单像素级别，消除边缘检测的冗余响应。

双阈值滞后处理 设置高低两个阈值区分强边缘、弱边缘及噪声。高于高阈值的像素确认为真实边缘，低于低阈值的被舍弃，介于两者之间的像素需与强边缘连通才被保留。这种机制有效平衡了边缘连续性和噪声抑制。

算法优势 Canny算法因其低错误率、边缘定位准确和最小响应标准，成为工业界和学术界的基准方法。实际应用中需注意参数调整：高斯核大小影响平滑度，双阈值比例通常保持1:2到1:3之间，OpenCV等库已提供优化实现。