Canny边缘检测： 计算机如何识别边缘：即颜色变化强度大的地方，即像素变化大的地方。 1.高斯滤波：高斯滤波的就是先找到高斯滤波核然后再进行卷积    1.1高斯噪声 首先我们先说一下，什么是高斯噪声？高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。其在图像当中常表现为能引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。 高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。消除图像在数字化过程中产生或者混入的噪声。    1.2高斯滤波核计算 二维高斯分布： 假定中心点的坐标是（0

Canny边缘检测算法由计算机科学家JohnF.Canny 于1986年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny 检测算法包含下面几个阶段：1.灰度化2.高斯模糊3.计算图片梯度幅值4.非极大值抑制5.双阈值选取 灰度化实际上是一种降维的操作，可以减少计算。如果算法不进行色彩相关的识别的话，不灰度化，也可以直接进行后面的阶段。在实际的图片中

OpenCV实现人脸识别与轮廓检测，涉及图像处理的基本知识，比如打开摄像头，图像读取，Canny算子，腐蚀与膨胀等等

边缘检测_canny算法的Qt实现,界面里有分步的中间结果，使用的时候安装qt后，打开.pro文件，调试和运行文件夹配置一下就行

按照canny算法的5个步骤详细的边缘提取的算法，效果很好。里面还有算法的详细说明

计算图像梯度：高斯函数的一阶导数 高斯函数的一阶导数(Derivative of Gaussian) 可以很近似地满足以下三条边缘检测最优准则： 好的边缘检测性能：Good detection 对边缘的响应大于对噪声的响应 好的定位性能：Good localization 其最大值应接近边缘的实际位置 低的错误检测率：Low false positives 在边缘附近只有一个极大值点

坎尼边缘平行 使用OpenMP，CUDA和OpenCL并行执行Canny Edge Detection算法。

如何进行边缘检测/边缘提取（对弹孔进行边缘检测）五种边缘检测算法

VERSION 2006/08/24 // bug fixed in ascii-file display CREATED BY: M.B. Wieling and N. Petkov, Groningen University, Department of Computer Science, Intelligent Systems

Edge_Detection_Autothreshold 生成自动阈值处理 Canny 边缘检测图像输出。 通常，为了使用 Canny 边缘检测，我们必须输入图像和其他参数（即阈值）。 但是，有了这个功能，我们只需要输入图像，不需要输入阈值。 [image_output] = Edge_Detection_Autothreshold(I) 输入参数I：输入单幅图像输出参数image_output：与输入图像大小相同的图像例子： I = imread(input3.jpg); 输出 = Edge_Detection_Autothreshold(I); imshow（输出）； 我们必须首先将输入图像放入目录。 例如使用“demo.m”来使用该功能对于数据集，我从https://pixabay.com/获得了图像