图像边缘检测

资 源 简 介

图像边缘检测

详 情 说 明

图像边缘检测是计算机视觉中的基础技术，用于识别图像中物体的轮廓和结构变化。基于霍夫变换的圆形检测方法能够有效定位工业零件、生物细胞等圆形目标。

典型处理流程首先通过Canny算子进行边缘提取，这个算法通过双阈值检测强边缘和弱边缘，能有效抑制噪声。获取边缘图像后，使用概率霍夫变换检测圆形，相比标准霍夫变换更节省计算资源。

在工业检测场景中，系统会将检测到的圆形参数（圆心坐标、半径）与标准模板比对，通过计算轮廓差异实现缺陷定位。常见的着色策略包括：用红色标记尺寸偏差区域，黄色表示形状畸变部分，这种可视化手段能直观展示缺陷分布。

进阶应用会结合形态学处理消除干扰边缘，或采用多尺度检测应对不同大小的圆形目标。值得注意的是，光照条件、图像分辨率等因素会直接影响边缘检测精度，实践中常需要配合图像预处理进行优化。