邊緣提取其實也是一種濾波,不同的算子有不同的提取效果。比較常用的方法有三種,Sobel算子,Laplacian算子,Canny算子。 Sobel算子檢測方法對灰度漸變和噪聲較多的圖像處理效果較好,sobel算子對邊緣定位不是很準確,圖像的邊緣不止一個像素;當對精度要求不是很高時,是一種較為常用的邊緣檢測方法。 Canny方法不容易受噪聲干擾,能夠檢測到真正的弱邊緣。
基本原理 Canny 邊緣檢測是一種經典且常用的圖像邊緣提取算法,由 John Canny 在 1986 年提出。它在 OpenCV 中得到了高效實現,是結構化光、SLAM、醫學影像分析與機器視覺領域中最常用的邊緣檢測方法之一。其目標是以最優方式識別圖像中的邊緣,既能準確檢測真實邊緣,又能保持較強的抗噪能力與定位精度。 Canny 算法之所以
OpenCV濾波算法詳解 目錄 線性濾波算法 非線性濾波算法 邊緣檢測和梯度算子 形態學操作 實際應用示例 選擇指南 1. 線性濾波算法 1.1 均值濾波 (Blur/Average Filter) cv::blur(image, result, cv::Size(3, 3)