该文章来源于：http://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/6877864
Canny是常用的边缘检测方法，其特点是试图将独立边的候选像素拼装成轮廓。
（参考：摘自网络）
John Canny于1986年提出Canny算子，它与Marr（LoG）边缘检测方法类似，也属于是先平滑后求导数的方法。
John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性，给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标：
1.好的信噪比，即将非边缘点判定为边缘点的概率要低，将边缘点判为非边缘点的概率要低；
2.高的定位性能，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心；
3. 对单一边缘仅有唯一响应，即单个边缘产生多个响应的概率要低，并且虚假响应边缘应该得到最大抑制。
用一句话说，就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时，可以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法。
Canny算子求边缘点具体算法步骤如下：
1. 用高斯滤波器平滑图像．
2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向.
3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 ．
4. 用双阈值算法检测和连接边缘
-----------------------------具体参考博客经典图像边缘检测 - Canny以及图象处理中的边缘检测 - canny算子-------------------------------------------------------------------------------------------------------
Canny算子格式如下：
Canny
采用 Canny 算法做边缘检测
void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 );
- image
- 单通道输入图像.
- edges
- 单通道存储边缘的输出图像
- threshold1
- 第一个阈值
- threshold2
- 第二个阈值
- aperture_size
- Sobel 算子内核大小 (见 cvSobel).
函数 cvCanny 采用 CANNY 算法发现输入图像的边缘而且在输出图像中标识这些边缘。threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割。
- 注意事项：cvCanny只接受单通道图像作为输入。
- 外部链接：经典的canny自调整阈值算法的一个opencv的实现见在OpenCV中自适应确定canny算法的分割门限
/*code*/
注意：cvCanny只接受单通道图像作为输入，因此cvLoadImage的第二给参数表示是否加载有颜色的图像，因设为0，表示单通道图像，故src = cvLoadImage( argv[1], 0 )；
否则会出现编译错误，会提示canny.cpp不合法。
- #include <highgui.h>
- #include <cv.h>
- #include <cxcore.h> //人脸识别的一个库文件
- //Canny:Implements Canny algorithm for edge detection.
- int main( int argc, char** argv )
- {
- IplImage* src = NULL;
- IplImage* dst = NULL;
- //载入图像，转换为灰度图
- src = cvLoadImage( argv[1], 0 );
- //为canny边缘图像申请空间，1表示单通道灰度图
- dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
- cvCanny( src, dst, 50, 150, 3 );//边缘检测
- cvNamedWindow( "src", 1 );
- cvNamedWindow( "canny", 1 );
- cvShowImage( "src", src );
- cvShowImage( "canny", dst );
- cvWaitKey(0);
- cvReleaseImage( &src );
- cvReleaseImage( &dst );
- cvDestroyAllWindows();
- return 0;
- }
/*result*/
src
canny
由此看出，canny算法得到的轮廓比较清新。
