處理順序:
1.彩色影象轉換成灰度圖
2.對影象進行高斯模糊
3.計算影象梯度 根據梯度計算 影象邊緣幅值與角度
4.非最大訊號壓制處理
在獲得梯度的方向和大小之後，應該對整幅影象做乙個掃瞄，去除那些非邊界上的點。
對每乙個畫素進行檢查，看這個點的梯度是不是周圍具有相同梯度方向的點中最大的。
5.雙閾值邊緣連線處理
現在要確定那些邊界才是真正的邊界。
這時我們需要設定兩個閾值：minval和maxval。
當影象的灰度梯度高於maxval時被認為是真的邊界，那些低於minval的邊界會被拋棄。
如果介於兩者之間的話，就要看這個點是否與某個被確定為真正的邊界點相連，如果是就認為它也是邊界點，如果不是就拋棄
6.二值化影象輸出結果
Python Opencv Canny邊緣檢測
去噪 梯度 非極大值抑制 滯後閾值 梯度 角度 非極大值抑制 滯後閾值 梯度值 maxval 邊界 maxval 梯度值 minval 與邊界相連，保留。否則拋棄 梯度值 梯度值 ma xval maxv al 梯度 值 mi nval 梯度值nval 邊界與 邊界相連 保留。否則拋棄 拋棄 返回值...
OpenCV學習筆記（七）之Canny邊緣檢測
老規矩 妹妹鎮樓 灰度轉換 cvtcolor 計算梯度 sobel scharr 非最大訊號抑制 高低閾值輸出二值影象 t1,t2為閾值，凡是高於t2的都保留，凡是低於t1的都丟棄，從高於t2的畫素出發，凡是大於t1且相互連線的都保留。最終得到乙個輸出二值影象。推薦的高低閾值比值為t2 t1 3 1...
IOS常用CGRect的交錯,邊緣,中心的檢測
bool contains cgrectcontainspoint cgrect rect,cgpoint point 判斷乙個cgrect是否包含再另乙個cgrect裡面,常用與測試給定的物件之間是否又重疊 bool contains cgrectcontainsrect cgrect rect1...