Canny邊緣檢測
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
Canny邊緣檢測的視頻教程
1-68基于matlab的亞像素邊緣提取
基于matlab的亞像素邊緣提取，通過canny邊緣檢測后，進行7*7Zernike方法處理。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-94基于matlab的蟻群算法 (ACO) 對付的圖像邊緣檢測問題
基于matlab的蟻群算法 (ACO) 對付的圖像邊緣檢測問題。提出基于蟻群算法的邊緣檢測方法是能夠建立一個信息素矩陣表示提出了一種在圖像每個像素位置的邊緣信息根據大量的螞蟻的運動有哪些派去在圖像上移動。此外，運動這些螞蟻是由圖像的局部變化驅動強度值。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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Canny邊緣檢測的實例教程
關鍵詞：MATLAB；圖像處理，Canny邊緣檢測，輪廓提取，最小二乘法擬合，圓弧識別
在現代工業和科研領域，對圖像進行精確分析和處理的需求日益增長。特別是在質量控制、自動化檢測和機器視覺等領域，對圖像中特定形狀的識別和測量變得尤為重要。本文將介紹一種基于MATLAB的圖像處理技術，該技術能夠對圖像進行Canny邊緣檢測，輪廓提取，并使用最小二乘法擬合圓弧，以實現對圖像中圓弧部分的精確測量。這一技術在汽車制造、航空航天以及精密儀器檢測等多個領域具有廣泛的應用前景。
技術概述
本技術的核心在于利用MATLAB的強大圖像處理功能，對給定的圖像進行Canny邊緣檢測，以識別圖像中的邊緣信息。Canny邊緣檢測是一種流行的邊緣檢測算法，以其良好的檢測效果和抗噪能力而被廣泛使用。通過此算法，我們可以清晰地識別出圖像中的邊緣部分，為后續的輪廓提取和圓弧擬合打下基礎。
實現步驟
圖像讀取與預處理：首先，我們讀取待處理的圖像，并將其轉換為灰度圖像，以減少計算復雜度并提高處理速度。
Canny邊緣檢測：利用MATLAB內置的edge函數，對灰度圖像應用Canny邊緣檢測算法，得到圖像的邊緣信息。
輪廓提取：通過bwboundaries函數提取圖像中所有輪廓的坐標點，并假設目標圓弧為最大輪廓，對其進行識別和提取。
最小二乘法擬合圓：對提取的圓弧輪廓點，使用最小二乘法擬合圓的方程，計算出圓心坐標和半徑。
結果輸出與顯示：最后，輸出擬合圓的半徑和圓心坐標，并在原圖上顯示擬合結果，以直觀展示圓弧擬合的準確性。
圖1 方法流程圖
最小二乘法擬合原理如下：
圓的方程
擬合圓的標準方程為：(x-xc)^2+(y-yc)^2=r^2
其中，(xc, yc)是圓心坐標，r是圓半徑。
展開 邊緣檢測：
用Canny邊緣檢測算法來識別圖像中的邊緣點，該算法通過多階段處理，包括梯度計算、非極大值抑制和雙閾值邊緣連接，以準確提取圖像中的邊緣特征。
表盤區域提取：
利用隨機霍夫變換（Random Hough Transform）檢測圖像中的圓形特征，通過隨機抽樣和概率技術提高圓形檢測的效率，確定表盤的位置和范圍。
指針骨架提取：
對表盤區域進行裁剪后，再次進行Canny邊緣檢測，然后使用形態學操作中的骨架提取技術（skel操作）來提取指針的中心線。
形態學處理：
使用bwmorph函數中的spur操作去除骨架上的細小分支（毛刺），通過閉運算填補小孔洞和斷裂點，改善圖像連通性，然后去除長度小于指定值的毛刺，清理圖像噪聲。
指針直線檢測：
應用霍夫變換檢測圖像中的直線，將每個點映射到參數空間，并找到參數空間中投票數最多的點，這些點代表了圖像中的直線。
指針定位：
根據指針是表盤中最長直線的特征，從檢測到的直線中篩選出指針。通過比較直線的長度，選擇最長的直線作為指針的位置。
算法實現與驗證：
在Matlab環境中實現上述算法，并通過仿真結果驗證指針提取的準確性。確保指針提取結果與實際指針高度擬合，滿足系統的識別要求。
指針提取算法的設計考慮了實際生產中圖像的復雜性，通過一系列圖像處理技術，有效地從背景中提取出指針，為準確讀取儀表的示數提供了基礎。
圖像預處理
表盤提取
指針識別
圖3 指針提取與識別結果圖
示數讀取算法設計
示數讀取算法是本研究中將圖像信息轉換為可讀數值的核心部分。
展開 夜間版: 在馬路上尋找車道線并跟蹤
配置環境
conda create -n env_lane python=3.6
conda activate env_lane
pip install opencv-contrib-python==3.4.9.31 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install matplotlib -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install sklearn -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install jupyter -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
使用卡爾曼濾波器在夜間環境中進行車道檢測
自動駕駛計算機視覺技術的一個重要里程碑是在道路上尋找車道標記。在這里，我們描述了在夜間環境中檢測車道的過程。
挑戰性
·低光強度·難以調整各種光強度的參數·邊緣檢測不良·陰影，突然的高強度汽車大燈
我們的方法，這些步驟中描述了我們的方法：
1) 我們對每個視頻幀執行伽瑪校正，以設置光強度
2) 從圖像中裁剪出“感興趣的區域”，因此我們只能在ROI部分上查找泳道。它有助于降低計算成本并提高fps。
3) 應用雙邊濾波器消除噪聲并平滑視頻幀，但保留邊緣。
4) 應用HSV濾鏡為固定范圍內的像素創建蒙版
5) 經過這些預處理（伽瑪校正和濾波）后，我們使用Canny邊緣檢測器檢測邊緣。
展開 灰度均值 m 與標準方差 s：
然后是該點的閾值 Txy (, ) ，其中 T 的大小可以根據k 來調節：
圖5 Sauvola對光照不均的處理
2.4 邊緣檢測
邊緣檢測是通過卷積或微分計算后得到的二值化圖像。
1）Laplacian 算子邊緣檢測
拉普拉斯算子被分成 4 個和 8 個鄰域，域是像素梯度需求鄰域的 4 個相鄰方向上的中央附近的方向和梯度[8]（如圖 6）。
圖6 Laplacian的邊緣處理
2）Canny 邊緣檢測算法
Canny 從信噪比、單邊緣和定位性能方面來判定邊緣的優劣，Canny 邊緣檢測算法可以分為以下 5 個步驟：
①圖像灰度化
通過 RGB 三個通道，為了降維，將圖片圖像進行灰度化。
②高斯模糊處理
此步驟是對圖像進行 smooth 處理，通過濾波器將高斯函數離散化[9]，高斯函數與濾波器的計算：
③圖像梯度、梯度幅值、梯度方向計算該點通過計算當前像素與其附近的像素差值來進行位置判斷，接近這個差值稱為圖像梯度。首先計算一階導數：
計算梯度幅值 M：
計算梯度值的方向：
④ NMS（非極大值抑制）
留存邊緣方向上具有極大值的像素，通過 NMS 找出其中的局部最大值，將其他位置的值取 0。
⑤雙閾值的邊界選取
梯度大于任何邊緣的最大閾值是真正的邊緣，而低于最小閾值的邊緣為非邊緣，非邊緣即舍去（如圖 7）。
展開 基于MATLAB平臺的圖像去噪，銳化，邊緣檢測，程序已調試通過，可直接運行。
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技術概述
本技術的核心在于利用MATLAB的強大圖像處理功能，對給定的圖像進行Canny邊緣檢測，以識別圖像中的邊緣信息。Canny邊緣檢測是一種流行的邊緣檢測算法，以其良好的檢測效果和抗噪能力而被廣泛使用。通過此算法，我們可以清晰地識別出圖像中的邊緣部分，為后續的輪廓提取和圓弧擬合打下基礎。
指針骨架提取：
對表盤區域進行裁剪后，再次進行Canny邊緣檢測，然后使用形態學操作中的骨架提取技術（skel操作）來提取指針的中心線。
形態學處理：
使用bwmorph函數中的spur操作去除骨架上的細小分支（毛刺），通過閉運算填補小孔洞和斷裂點，改善圖像連通性，然后去除長度小于指定值的毛刺，清理圖像噪聲。
基于MATLAB平臺的圖像去噪，銳化，邊緣檢測，程序已調試通過，可直接運行。
主要的檢測流程包括：中值濾波消去噪聲、使用Canny函數進行邊緣檢測、使用色彩空間過濾顏色、使用OSTU算法進行圖像二值化處理、使用Hough變換檢測直線，以此得到物體的邊緣信息，具體參數如表3所示。
流程如下：
1）將幀轉換為灰度；
2）為黃色和白色像素創建蒙版；
3）應用高斯平滑；
4）應用Canny邊緣檢測；
5）創建一個額外的遮罩，以專注于車輛前方的“感興趣區域”；
6）將XY空間中的點（即像素）轉換為霍夫空間中的線；
7）霍夫空間中的線相交（即點）的地方，XY空間中存在一條線；
8）使用生成的線的極值，創建兩條平均線
（1）閾值分割（固定閾值分割、最優/OTSU閾值分割、自適應閾值分割）;
（2）基于邊界分割（Canny邊緣檢測、輪廓提取、邊界跟蹤）；
（3）Hough變換（直線檢測、圓檢測）；
（4）基于區域分割（區域生長、區域歸并與分裂、聚類分割）；
（5）色彩分割；
（6）分水嶺分割；
A.原始邊緣檢測
輸入圖像上的原始邊緣可以通過傳統邊緣檢測算法（如Canny邊緣檢測器）進行檢測。
邊緣檢測的一般步驟：
濾波：濾出噪聲対檢測邊緣的影響 ；
增強：可以將像素鄰域強度變化凸顯出來—梯度算子 ；
檢測：閾值方法確定邊緣 ；
常用邊緣檢測算子：
Canny 算子，Canny 邊緣檢測函數 cv2.Canny()；
Sobel
圖片預處理
圖片預處理部分是最重要的，這里面所有做的操作都是給有效地尋找包絡服務的，其中用到了高斯模糊來降低噪聲，開操作和加權來強化對比度，二值化和Canny邊緣檢測來找到物體輪廓，用先閉后開操作找到整塊整塊的矩形。
T_cuda_std_tmrc有幾個輸出，包括：
* linear_signal, 經過HDR轉換和距離壓縮的原始圖像；
* detail_layer，邊界檢測的結果，可能會使用canny邊緣檢測器并進行一些改進；
* bilateral_output，可能是某些雙邊過濾器的結果；
此外，輸出還包含一些其他層，但由于它與我們的研究沒有太大關系
