OpenCV边缘检测Canny算子sobel算子scharr滤波等代码例子 ide环境VS2015,OpenCV3.4.9,编程语言C++

打开图片 保存图片 自己设置阈值 可运行，c# emgucv canny 边缘检测 ，vs2010.需要自己配置好emgu。版本为2.4.9

基于matlab的Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny五种算子边缘检测，通过图像直接显示。canny算子对于车道线的识别效果更佳。

用Canny算法提取图像边缘程序 可用于提取图像边缘信息

原先发的“一种边缘检测的计算方法.pdf”不能修改分数的设置，所以重新发一个。博客里面没法写公式，截图又太麻烦，所以再发一次。

Canny算法的各个步骤的详细代码与非常详细的注释，可以轻松的理解Canny边缘检测算法

canny prewitt roberts robinson kirsch等五种边缘检测源代码,已经测试通过，可以运行，希望对大家有帮助

Canny边缘检测算法由计算机科学家JohnF.Canny于1986年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny检测算法包含下面几个阶段：1.灰度化2.高斯模糊3.计算图片梯度幅值4.非极大值抑制5.双阈值选取灰度化实际上是一种降维的操作，可以减少计算。如果算法不进行色彩相关的识别的话，不灰度化，也可以直接进行后面的阶段。在实际的图片中，都会包含噪声。但有时候，图片中的噪声会导致图片中边缘信息的消失。对此的解决方案就是使用高斯平滑来减少噪声，即进行高斯模糊操作。该操作是一种滤波操作，与高斯分布有关，下面是一个二维的高斯函数，其中(x,y)为坐

用python编程语言，用OpenCV实现以下功能： 1.图像采集、输入和显示 2.软件界面的搭建 3.在界面上实现： （1）原图像显示 （2）处理结果图像显示 （3）处理功能按钮 4.功能包括：canny边缘检测，角点检测（界面分别显示自己所写算法处理结果和OpenCV的算法处理结果，做对比）。

针对传统Canny算子对道路标线检测不全、阈值选取困难及检测结果中噪声和伪边缘较多的问题，提出了一种新的道路标线检测算法。根据提出的程序框图对图像进行形态学预处理，结合提出的两个标准，自动寻找到Canny算子提取道路标线的最佳阈值，并利用该阈值对图像进行边缘检测，使用提出的两种后续处理方式剔除伪边缘和路面干扰。实验结果表明，该算法能够克服传统Canny算子在道路标线检测中存在的上述问题，实现道路标线准确检测。