图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分 ...

图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分 ...

API介绍： #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; Mat src, dst ...

转自：http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图象的边缘部分 ...

标识为边缘。 推文：Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一) 1、canny算法步骤 1 ...

Canny 边缘检测算法 Steps: 高斯滤波平滑 计算梯度大小和方向 非极大值抑制 双阈值检测和连接 代码结构： 代码解读： 1. 高斯滤波平滑 创建一个高斯核(kernel_size=5)： 执行卷积和平均操作（以下均以 ...

1、两种算法原理和区别 关于边缘检测算法，网上有很多种，其中提得最多的就是sobel边缘检测算法和canny边缘检测算法。那两者有什么区别呢？网上有这两种边界检测算法方面资料有很多，但是讲两者的区别没有，而且概念很容易混肴，比如canny边界检测算法中也会用到sobel算子，所以感觉有必要写个文 ...

首先回顾一下边缘检测的一般步骤： 边缘检测算法一般包含如下四个步骤： 　　1.滤波（去噪） 　　2.增强（一般是通过计算梯度幅值） 　　3.检测（在图像中有许多点的梯度幅值会比较大，而这些点并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定边缘点，比如最简单的边缘检测判据：梯度幅值阈值） 　　4. ...