自己实现的canny边缘检测算子，

资 源 简 介

自己实现的canny边缘检测算子，

详 情 说 明

Canny边缘检测算子是一种经典的图像处理算法，主要用于提取图像中的边缘信息。该算法主要包含四个关键步骤，每个步骤都针对性地解决了边缘检测中的特定问题。

首先进行高斯滤波处理，这是为了消除图像中的噪声干扰。高斯滤波器能够平滑图像的同时保留主要边缘特征，通过选择合适的核大小和标准差参数，可以在去噪和边缘保持之间取得平衡。

接下来是计算图像梯度幅值和方向。通常采用Sobel算子计算水平和垂直方向的梯度，然后通过这两个分量计算出每个像素点的梯度强度和方向。梯度方向会被归入几个固定的角度区间，为后续的非极大值抑制做准备。

非极大值抑制是Canny算法的核心步骤之一，目的是细化边缘线条。这一步骤会沿着梯度方向检查每个像素点，如果当前像素的梯度幅值不是该方向上的局部最大值，则会被抑制。这样处理后的边缘通常只有单像素宽度。

最后采用双阈值处理和边缘连接来完善检测结果。设定高低两个阈值，高于高阈值的像素被确认为强边缘，低于低阈值的被直接舍弃，处于中间的像素则根据连通性决定是否保留。这一机制有效减少了伪边缘的产生，同时保证主要边缘的连续性。

整个实现过程中需要特别注意参数的选择和各个步骤之间的衔接，比如高斯核大小会影响噪声抑制效果，而双阈值的比例会直接影响最终边缘的完整性和纯净度。通过调整这些参数，算法可以适应不同场景下的边缘检测需求。