图像处理之canny边缘检测

关键词：

​

1 概述

本节中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器 Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子以及Scharr滤波器。

2 边缘检测的一般步骤

在具体介绍之前，先来一起看看边缘检测的一般步骤。

1．【第一步】滤波

边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和。

2．【第二步】增强

增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。在具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。

3．【第三步】检测

经过增强的图像，往往邻域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的应用中，这些点并不是要找的边缘点，所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。实际工程中，常用的方法是通过阈值化方法来检测。

另外，需要注意，下文中讲到的Laplacian 算子、sobel算子和Scharr算子都是带方向的，所以，示例中我们分别写了X方向、Y方向和最终合成的的效果图。

3 canny算子简介

Canny边缘检测算子是John F．Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是，Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory ofedge detection），解释了这项技术是如何工作的。Canny边缘检测算法以Canny 的名字命名，被很多人推崇为当今最优的边缘检测的算法。

其中，Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，让我们看一下最优边缘检测的三个主要评价标准。

• 低错误率：标识出尽可能多的实际边缘，同时尽可能地减少噪声产生的误报。
• 高定位性：标识出的边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。
• 最小响应：图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。

为了满足这些要求，Canny使用了变分法，这是一种寻找满足特定功能的函数的方法。最优检测用4个指数函数项的和表示，但是它非常近似于高斯函数的一阶导数。

4 Canny 边缘检测的步骤

（1）【第一步】消除噪声

一般情况下，使用高斯平滑滤波器卷积降噪。以下显示了一个size＝5的高斯内核示例：

（2）【第二步】计算梯度幅值和方向

此处，按照Sobel滤波器的步骤来操作。

①运用一对卷积阵列（分别作用于x和y方向）

②使用下列公式计算梯度幅值和方向

而梯度方向一般取这4个可能的角度之一—0度，45度，90度，135度。

（3）【第三步】非极大值抑制

这一步排除非边缘像素，仅仅保留了一些细线条（候选边缘）。

（4）【第四步】滞后阈值

这是最后一步，Canny 使用了滞后阈值，滞后阈值需要两个阈值（高阈值和低阈值）：

①若某一像素位置的幅值超过高阈值，该像素被保留为边缘像素。

②若某一像素位置的幅值小于低阈值，该像素被排除。

③若某一像素位置的幅值在两个阈值之间，该像素仅仅在连接到一个高于高阈值的像素时被保留。

5 Canny（）函数

Canny 函数利用Canny算子来进行图像的边缘检测操作。

C++:

void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2,
     int aperturesize=3, bool L2gradient=false)

• 第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可，且需为单通道8位图像。
• 第二个参数，OutputArray类型的 edges，输出的边缘图，需要和源图片有一样的尺寸和类型。
• 第三个参数，double类型的threshold1，第一个滞后性阈值。
• 第四个参数，double类型的threshold2，第二个滞后性阈值。
• 第五个参数，int类型的apertureSize，表示应用Sobel算子的孔径大小，其有默认值3。
• 第六个参数，bool类型的L2gradient，一个计算图像梯度幅值的标识，有默认值false。

需要注意的是，这个函数阈值1和阈值2两者中较小的值用于边缘连接，而较大的值用来控制强边缘的初始段，推荐的高低阈值比在2：1到3：1之间。

6 示例

代码：

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
//    描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//---------------------------------------------------------------------------------------
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;


//-----------------------------------【main( )函数】-------------------------------------------
//            描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//--------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )

  //载入原始图  
  Mat srcImage = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
  Mat srcImage1=srcImage.clone();

  //显示原始图 
  imshow("【原始图】Canny边缘检测", srcImage); 

  //----------------------------------------------------------------------------------
  //  一、最简单的canny用法，拿到原图后直接用。
  //----------------------------------------------------------------------------------
  Canny( srcImage, srcImage, 150, 100,3 );
  imshow("【效果图】Canny边缘检测", srcImage); 


  //----------------------------------------------------------------------------------
  //  二、高阶的canny用法，转成灰度图，降噪，用canny，最后将得到的边缘作为掩码，拷贝原图到效果图上，得到彩色的边缘图
  //----------------------------------------------------------------------------------
  Mat dstImage,edge,grayImage;

  // 【1】创建与src同类型和大小的矩阵(dst)
  dstImage.create( srcImage1.size(), srcImage1.type() );

  // 【2】将原图像转换为灰度图像
  cvtColor( srcImage1, grayImage, CV_BGR2GRAY );

  // 【3】先用使用 3x3内核来降噪
  blur( grayImage, edge, Size(3,3) );

  // 【4】运行Canny算子
  Canny( edge, edge, 3, 9,3 );

  //【5】将g_dstImage内的所有元素设置为0 
  dstImage = Scalar::all(0);

  //【6】使用Canny算子输出的边缘图g_cannyDetectedEdges作为掩码，来将原图g_srcImage拷到目标图g_dstImage中
  srcImage1.copyTo( dstImage, edge);

  //【7】显示效果图 
  imshow("【效果图】Canny边缘检测2", dstImage); 


  waitKey(0); 

  return 0; 

原图：

效果图1：

效果图2：

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