具有单个阈值的 Canny 边缘检测器答案

【问题标题】：Canny edge detector with a single threshold value具有单个阈值的 Canny 边缘检测器
【发布时间】：2019-08-30 02:57:58
【问题描述】：

我正在尝试将一些 Matlab 代码移植到 C++。我遇到过这条线：

edges = edge(gray,'canny',0.1);

示例图像的输出是全黑图像。我想使用 cv::Canny 重现相同的行为。低阈值和高阈值应该使用什么值？

示例：

输出：

【问题讨论】：

通常取决于图像的类型，但您可能希望查看这些：kerrywong.com/2009/05/07/canny-edge-detection-auto-thresholding 或 stackoverflow.com/questions/4292249/…
我已经尝试了第一个，它检测到很多边缘，而 matlab 代码没有检测到。
澄清一下：你是在问如何将 0.1 放入 opencv 中？
请以无损格式 (.png) 发布输入和输出图像。
我想知道matlab用那个0.1做了什么。

【解决方案1】：

在上面的行中，您没有定义阈值，那么它可能为零，从而提供黑色图片。此外，您使用 0.1 的 sigma，这意味着在第一个 Canny 步骤中几乎没有高斯模糊。在 Matlab 中，您可以通过以下方式获得优化的阈值：

 [~, th] = edge(gray,'canny');

然后应用优化后的阈值 th 乘以某个因子 f（根据我的经验 f 应该在 1-3 之间），你必须尝试一下：

 edges=edge(gray,'canny',f*th,'both', sigma);

sigma 默认为 sqrt(2)（您在上面使用了 0.1）。以下备注：

【讨论】：

那么，和 cv::Canny(m_gray, edges, 255*0.4, 255*1) 一样吗？它至少给了我相同的黑色输出。我没有编写matlab代码，它就在那里。我只想确保我的代码提供相同的输出，即使它是黑色图像。
我认为等效的openCv代码是：GaussianBlur(m_gray, m_gray, Size(9,9), 0.1, 0.1); Canny(m_gray, 边, 255*0.4, 255*1);对吗？
我检查了 Matlab 文档，发现以下语法：BW = edge(I,method,threshold)。用灰度图片尝试过，它给出了一个正常的精巧边缘，黑色地面上的白色边缘。所以 0.1 是高阈值（最大值为 1；即，使用 0.99 你只会得到几条边，使用 0.01 你会得到一百万条边。
0.1 似乎是用于平滑的 sigma。这不是高阈值，如果我将高阈值设置为 0.1，将低阈值设置为 0.04，我会得到很多边缘。
不，在上面的 Matlab 语法中，0.1 是高阈值。这就是我所说的，0.1 给出了正常的 Canny 图片 - 我在 Matlab 中尝试过。