C 语言中的 Canny 边缘检测器答案

【问题标题】：Canny Edge Detector in CC 语言中的 Canny 边缘检测器
【发布时间】：2010-11-26 09:15:40
【问题描述】：

我正在寻找有关 Canny 边缘检测 - Wikipedia entry - 中实现的算法如何工作的一些说明。使用 2D 高斯滤波器执行降噪似乎很简单，但我听说使用两个 1D 滤波器 - 这是如何实现的？计算梯度和边缘方向也很简单。但是，在执行非最大抑制时，是否有一个巧妙的技巧来获得圆角？我目前正在做的是将边缘方向（theta）值除以 pi/4，将其转换为整数并使用 switch 语句。但是，如何处理负 theta 值 - 即 -pi/4 应该以与 3*pi/4 或 pi/4 相同的方式处理吗？

非常感谢任何建议/链接！

谢谢，本

【问题讨论】：

标签： c++ c algorithm image-processing edge-detection

【解决方案1】：

我认为 -pi/4 的处理方式应该与 3*pi/4 相同，因为两者都定义了相同的对角线。

如果您可以将梯度的角度归一化，使其位于 [0, pi)，那么您可以使用如下所示的简单函数来量化角度：

enum Angle
{
    HORIZONTAL,
    DIAG_UP,
    VERTICAL,
    DIAG_DOWN
};

Angle quantizeAngle(double theta)
{
    if (0 <= theta && theta < PI/8.0) || (7.0*PI/8.0 <= theta && theta < PI))
        return HORIZONTAL;
    else if (PI/8.0 <= theta && theta < 3.0*PI/8.0)
        return DIAG_UP;
    else if (3.0*PI/8.0 <= theta && theta < 5.0*PI/8.0)
        return VERTICAL;
    else 
        return DIAG_DOWN;
}

【讨论】：

【解决方案2】：

您必须自己实现还是可以使用库？ OpenCv 是一个巨大的 C 计算机视觉算法库，包括边缘检测：http://opencv.willowgarage.com/documentation/image_processing.html?highlight=canny#cvCanny。

如果您是出于教育目的，我建议您考虑购买一本关于计算机视觉的好书。几乎所有的介绍性文字都会讨论使用高斯（以及有据可查的一维技巧）的过滤以及精巧的边缘检测和非极大值抑制。

【讨论】：

【解决方案3】：

高斯分布：

[为简单起见省略了常量]

g2d(x,y)=exp(-xxyy)=exp(-x^2) * exp(-y^2)=g1d(x) * g1d(y)

因此可以分成一维分布的乘法。因此可以先在 x 方向（独立于每一行）进行过滤，然后在 y 方向（独立于每一列）进行过滤

圆角：

如果角度在 [0..pi) 之外，在这种情况下，可以根据需要多次加/减 pi（或使用函数 fmod），并且对于 [0..pi)，一切都清楚了。

还取决于平台，最好完全避免使用 arctan：您可以画一个圆，将其划分为 4 个区域，并为仅使用算术运算的梯度分量生成一组条件，并在哪个区域给出答案方向是。

【讨论】：