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

请参考博客：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7839140

Canny边缘检测算法的改进及FPGA实现 (1).pdf

Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解

canny代码 matlab

传统的canny算法的阀值需要人为设定，现在提出一种动态阀值确定方法，可根据图像自动选择高低阀值。

预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。

主要介绍了python Canny边缘检测算法的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

canny算法，实现边缘检测。本程序主要分为4步，第一步是输入图像，第二步和第三步实现canny算法，第三步实现输出

基于图像边缘检测的Canny算法，梯度幅值和角度，进行非极大值抑制