实例介绍
【实例简介】
Canny边缘检是在在1986年提出来的，到今天已经30多年过去了，但Canny算法仍然是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。 相比Sobel、Prewitt等算子，Canny算法更为优异。Sobel、Prewitt等算子有如下缺点： 没有充分利用边缘的梯度方向。 最后得到的二值图，只是简单地利用单阈值进行处理。 而Canny算法基于这两点做了改进，提出了： 基于边缘梯度方向的非极大值抑制。 双阈值的滞后阈值处理。
【实例截图】
【核心代码】
16359647427554966645.rar
└── auto-Canny-master
├── auto-canny
│ ├── evaluate.py
│ ├── gradient.py
│ ├── loop.py
│ ├── main.py
│ ├── raw_peppers.png
│ └── result.png
├── evaluate
│ ├── calcA.m
│ ├── calcB.m
│ ├── calcC.m
│ ├── main.m
│ └── peppers.png
└── README.md
3 directories, 12 files
Canny边缘检是在在1986年提出来的，到今天已经30多年过去了，但Canny算法仍然是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。 相比Sobel、Prewitt等算子，Canny算法更为优异。Sobel、Prewitt等算子有如下缺点： 没有充分利用边缘的梯度方向。 最后得到的二值图，只是简单地利用单阈值进行处理。 而Canny算法基于这两点做了改进，提出了： 基于边缘梯度方向的非极大值抑制。 双阈值的滞后阈值处理。
【实例截图】
【核心代码】
16359647427554966645.rar
└── auto-Canny-master
├── auto-canny
│ ├── evaluate.py
│ ├── gradient.py
│ ├── loop.py
│ ├── main.py
│ ├── raw_peppers.png
│ └── result.png
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│ ├── calcA.m
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