代码分为：
1. 使用高斯滤波器平滑输入图像。 2. 计算梯度幅值和角度图像。 3. 对梯度幅值应用非极大值抑制图像。 4.使用双阈值和连通性分析来检测链接边缘。
运行代码：
[Ioutput]= cannydetector(I);
2022-10-21 17:05:08
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可重构计算大作业，采用VIvado HLS循环优化，采用新颖思路，进行图片分割，大大降低算法复杂度，最终在PYNQ云平台测试成功。作业成绩为优秀。
2022-05-24 20:04:13
4.84MB
这是使用 HDL Coder Toolbox、Vision HDL Toolbox 和 DSP Toolbox 的 Canny 边缘检测的 FPGA 实现。 请注意，simulink 中有一个分频器，请在 FPGA 上实现之前用您自己的分频器替换它
2022-05-10 00:24:15
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Canny 检测算法包含下面几个阶段：
1.图像灰度化
2.高斯模糊处理
3.图像梯度、梯度幅值、梯度方向计算
4.NMS（非极大值抑制）
5.双阈值的边界选取
1、图像灰度化
当仅提取一张图片的边界，单通道的图片已经足够提供检测出边界的信息。所以我们可以将R、G、B的3通道图片乃至更高维的高光谱遥感图像进行灰度化，这是一种降维操作，它减少了冗余数据从而降低了计算开销。以下是对RGB图片灰度化的方法：
def gray( img_path):
计算公式：
Gray(i,j) = [R(i,j) + G(i,j) + B(i,j)] / 3
or :
2022-05-09 09:39:52
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边缘检测 Canny 算法的简单实现。 步骤/算法详情： 1. 高斯滤波器系数的卷积2. 用于水平和垂直方向的 Canny 滤波器卷积3.使用atan2计算方向4. 调整到最接近的 0、45、90 和 135 度5. 非最大抑制6. 迟滞阈值
输入图像为 RGB。 使用两个阈值，T_High 和 T_Low。
2022-04-29 21:39:40
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机器视觉入门之路（三三，经典canny边缘检测（计算机视觉里程碑）） 计算机视觉.pdf
2022-04-21 19:09:47
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