感谢 Chris Luengo 教授和 Sean De 对我上一篇文章的评论。 他们的React真的点燃了我的感官，它帮助我在代码上坐了几个小时并增加了我的信心。 我很感激他们。 由于他们提出的错误，我已经完全改变了代码。 我得到的唯一问题是边缘太厚了。 请帮助我克服这个问题。 提前致谢。

数字图像处理中边缘检测，canny是最优的边缘检测算法。对图像高斯滤波、求梯度、局部非极大值抑制、设置图像边缘为不可能的边缘点

canny算子边缘检测-Canny.rar canny算子边缘检测，详细地代码，希望对大家有帮助 function CVHomework1 %        r = imread; %        I=rgb2gray;         I = imread;         BW = canny_edge;         figure,imshow         figure,imshow % Canny边缘检测的函数 % Input: %   a: input image %   sigma: Gaussian的均方差 function e=canny_edge a = double;     % 将图像像素数据转换为double类型 [m,n] = size; e = repmat),m,n);  % 生成初始矩阵 OffGate = 0.0001;   Perc = 0.7; Th = 0.4; pw = 1:30;  % hardcoding. But it's large enough if sigma isn't too large sig2 = sigma * sigma;  % 方差 width = max/) > OffGate));  % 寻找截断点 t = ; len = 2*width 1; t3=[t-0.5;t;t 0.5]; dgau = /)/sig2).';    % 一阶高斯函数的导数 ra = size;  % 图像行数 ca = size;  % 图像列数 ay = 255*a; ax = 255*a'; 完整见附件 复制代码

传统生产线多以人工方式对工业零件进行分类，检测速度和精度亟待提高，本文基于LabVIEW平台，建立了工业零件的分类识别系统，通过对图像进行采集和预处理，根据含目标的图像信息，采用canny边缘算子识别其中的图形轮廓并进行特征匹配，识别期望的目标是否存在，进而完成工业零件的分类与定位。实验证明，分类识别的平均耗时为 0.33 s，符合快速匹配的要求，能有效提高生产效率。

针对传统Canny边缘检测算法中的边缘连接是通过设定固定阈值完成的，无法自动适应外界检测环境变化的问题，在FPGA上设计实现了一种基于改进Canny算法的实时边缘检测系统。该系统利用OSTU算法（最大类间方差法）自动选取合适的双阈值，能够对摄像头模块采集的视频图像进行实时处理，提取出每一帧图像的边缘，并在显示器上显示。实验结果表明，该系统能在在外界环境发生变化时，不需要做出调整，仍然能够很好的检测到图像的边缘。

完整代码，可直接运行

VC++编写的canny，VC++编写的canny

用java写的canny边缘检测源代码，可直接运行，已通过调试

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。

用c语言编写的canny算子检测图像边缘