图形图像处理_Visual_C++_源码，对CANNY算子进行改进，其中详细的分析了CANNY算子的原理，已经应用改进的canny算子进行边缘检测，效果较好。

皮托希德 这是使用PyTorch对整体嵌套边缘检测[1]的个人重新实现。 如果您要利用这项工作，请相应地引用本文。 另外，请确保遵守作者的许可条款。 如果您要使用此特定实现，请适当确认它[2]。 有关这项工作的原始版本，请参见： : 有关基于Caffe的另一种重新实现，请参见： : 用法 要在自己的映像上运行它，请使用以下命令。 请确保查看他们的论文/代码以获取更多详细信息。 python run.py --model bsds500 --in ./images/sample.png --out ./out.png 恐怕这种重新实现即使使用官方权重，也不完全适用于最初的Caffe版本。 相对于BSDS500数据集上的官方ODS = 0.780，使用进行评估，它可以实现ODS = 0.774。 请随时通过提交问题和请求请求为该存储库做出贡献。 比较 参考 [1] @inproc

截屏，获取图片内文字颜色， 使用了Qt5.6, 读者可以自行更改其它版本， 里面的三种算子都是大众认可的边缘检测，可算是定理了

【边缘检测】基于CNN的灰度图像边缘提取matlab源码.zip

本实验包括三部分：一：显示一幅真彩色图像的R，G，B分量图像 二：读取某一目录下的十幅图像并在一个面板显示 三：四种边缘检测算法

边缘检测最经典的文献之一，作者是David Marr和 E. Hildreth

快速检测轮廓的方法。 由于其复杂性低，因此也适用于框架。 https://www.researchgate.net/publication/321218540_Rapid_Contour_Detection_for_Image_Classification

包括图像直方图，均衡化，灰度化，边缘检测，图像分割等等

目的：获得一个可以更好地检测边缘的完美算子数据库：伯克利地面实况边缘检测图像（输入和理想输出图像对） 方法：基于算子掩码的图像边缘检测技术：遗传算法目标函数：mse 约束：掩蔽算子中所有元素的总和为零（查看 sobel 边缘检测掩码属性） 基因：操作符中的9个元素脚步： 1.加载输入图像和理想的、预期的输出图像2.apply GA algoritm，找到一个3*3的算子掩码3.使用上述算子对输入图像进行边缘检测4.使用GA适应度函数将获得的结果与理想的期望输出进行比较并更新掩码5.重复步骤3直到停止条件6.显示结果关于： 有许多比这更好的边缘检测技术。 这项工作简单地给出了一个使用 GA 的掩蔽算子的工作模型。 您可以通过优化阈值、添加 NMS 等其他参数来进一步微调算法。 GA 只是告诉最佳路径（算子值）到达目标解（理想边缘/边界图像）。

我自己写的开题报告，关于图像边缘检测方法研究的论文，希望对大家有帮助