关于计算机视觉canny边缘检测的问题，小编就整理了5个相关介绍计算机视觉canny边缘检测的解答，让我们一起看看吧。
canny怎么用？使用Canny边缘检测需要两个参数：最低阈值和最高阈值，该算法可以识别并提取图像边缘
具体步骤是：首先将图像转为灰度图像，并进行高斯滤波；然后在图像上运用Sobel算子，分别计算图像的x方向和y方向的灰度梯度，使用这两个梯度计算图像的边缘强度和方向；最后通过强度值的梯度，设置两个阈值，得到最终的边缘图像
Canny边缘检测是一种常用的计算机视觉算法，可以在图像处理、目标检测等领域得到广泛的应用
如在机器人的自主导航、图像识别、医学图像分析等方面都有应用
canny边缘检测算法？Canny 边缘检测器是一种多步算法，用于检测任何输入图像的边缘。它涉及在检测图像边缘时要遵循的以下步骤。
1. 使用高斯滤波器去除输入图像中的噪声。
2.计算高斯滤波器的导数，计算图像像素的梯度，得到沿x和y维度的幅度。
3. 考虑垂直于给定边缘方向的任何曲线的一组邻居，抑制非最大边缘贡献像素点。
4. 最后，使用滞后阈值方法保留高于梯度幅值的像素，忽略低于低阈值的像素。
canny边缘检测算法详解？Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤：
1) 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。
2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。
3) 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。
4) 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。
5) 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
图像边缘检测算法及特点？常见的边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Marr-Hidreth边缘检测以及canny算子等。
一、利用梯度进行边缘检测
1、Roberts算子采用对角线方向相邻两像素之差近似的梯度幅值来检测边缘。该算子定位较准确，但对噪声比较敏感，检测水平和竖直边缘效果好于斜向边缘。
2、Sobel算子根据图像的像素点上下、左右邻点灰度加权差在边缘处达到极值这一特点来检测边缘。该算子对噪声有较好的平滑作用，能提供建准确的边缘方向信息，但是边缘定位精度不高。
3、Prewitt算子边缘检测的思路与Sobel算子类似，也是在一个掩模中定义微分运算。算子对噪声具有平滑作用，同样定位精度不够高。
二、更为先进的边缘检测技术
1、Marr-Hildreth算法（拉普拉斯算子）
(1)采用高斯低通滤波器对图像进行滤波；
(2)采用拉普拉斯模板对进行卷积；
(3)找到步骤(2)所得图像的零交叉。
该算子是二阶微分算子，利用边缘点处二阶导函数出现零交叉原理来检测图像的边缘。对灰度突变及噪声较敏感，不具有方向性，不能获得图像边缘的方向信息。
2、Canny算子
Canny边缘检测算法步骤：
(1)用一个高斯滤波器平滑输入图像
ai2022怎么提取图形轮廓？要提取图形的轮廓，可以使用图像处理中的边缘检测算法。以下是一种常用的方法：Canny 边缘检测。
1. 读取图像：将需要提取轮廓的图像导入到AI软件中。
2. 灰度化：将图像转换为灰度图像，以便更容易检测边缘。
3. 高斯模糊：对灰度图像应用高斯模糊，以减少噪声和平滑图像。
4. Canny 边缘检测：使用Canny算法来检测图像的边缘。该算法通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘。
5. 阈值化：根据边缘像素的强度设定一个阈值，将边缘像素分为前景和背景。
6. 轮廓提取：使用OpenCV或其他图像处理库中的函数，将边缘图像中的轮廓提取出来。
注意，不同的图像和应用场景可能需要调整不同的参数来优化轮廓提取的效果。你可以通过尝试不同的方法和参数，根据所需的轮廓提取效果进行调整和优化。
到此，以上就是小编对于计算机视觉canny边缘检测的问题就介绍到这了，希望介绍计算机视觉canny边缘检测的5点解答对大家有用。
