Canny边缘检测方法（高斯滤波、计算梯度及方向、非极大值抑制NMS、双阈值边缘筛选）

简介：
本文章介绍了Canny边缘检测算法的核心步骤，包括高斯滤波降噪、计算图像梯度和方向、应用非极大值抑制法精简边缘以及利用双阈值技术剔除假边缘。 Canny边缘检测是一种计算机视觉技术用于识别图像中的边缘区域，即颜色变化强度大的地方或像素值突变的地方。 高斯滤波是实现这一目标的第一步，它通过使用一个称为“高斯核”的矩阵来处理原始图像数据，以减少噪声并平滑图像。具体来说： 1. **高斯噪声**：这种类型的噪声在概率密度函数上遵循正态分布（或称作高斯分布），表现为孤立的像素点或者小块，在视觉效果上显得尤为突出。 2. **消除噪音**：通过将整个图像中的每个像素值与其邻域内的其他像素进行加权平均，可以有效地减少由数字化过程引入到图像中的噪声。 1.2 计算二维高斯分布时，通常以中心点为参照（即坐标设为(0, 0)），围绕这个点来构建一个对称的滤波核。此操作有助于平滑处理后的图像，并且可以更准确地突出边缘特征。