读取图片并对图片进行边缘检测的程序

资 源 简 介

读取图片并对图片进行边缘检测的程序

详 情 说 明

图像边缘检测是计算机视觉中的基础任务之一，用于识别图像中物体轮廓的显著变化区域。一个典型的边缘检测流程通常包含以下关键步骤：

首先，图像预处理阶段会采用高斯滤波对原始图像进行平滑去噪。高斯滤波通过卷积操作消除图像中的高频噪声，同时保留主要边缘信息，避免后续梯度计算时受到噪声干扰。

接下来，通过梯度运算（如Sobel或Canny算子）计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。梯度幅值反映了像素变化的强度，而方向则指示边缘的走向，这是边缘定位的重要依据。

在非极大值抑制阶段，算法会沿着梯度方向比较相邻像素，仅保留局部梯度最大的像素点。这一步骤能有效细化边缘线条，消除边缘检测中的冗余响应，使边缘更加清晰且单像素宽。

最后，双阈值检测通过设定高、低两个阈值来区分强边缘、弱边缘和背景。强边缘直接保留，弱边缘则在连通强边缘时被纳入最终结果，从而在抑制噪声的同时保证边缘连续性。

通过对比不同阶段的输出图像，可以直观观察各步骤对边缘检测效果的影响。例如，高斯滤波后的图像更平滑，梯度图呈现初步边缘响应，非极大值抑制使边缘变细，而双阈值则进一步优化边缘的完整性与准确性。这种分阶段对比对于理解边缘检测原理和调参具有重要参考价值。