如何用Python实现Canny边缘检测算法？

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Canny边缘检测原理+Canny边缘检测的五个部分组成，下面分别介绍。1. 高斯模模糊（平滑）2. 计算梯度幅度和方向。可选模板：Sobel算子、Prewitt算子、Roberts模板等；一般采用Sobel算子。

canny边缘检测原理

canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。

1 高斯模糊（略）

2 计算梯度幅值和方向。

可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等;

一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy：

进一步可以得到图像梯度的幅值：

为了简化计算，幅值也可以作如下近似：

角度为：

如下图表示了中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向（任一点的边缘与梯度向量正交） ：

θ = θm = arctan(dy/dx)(边缘方向）
α = θ + 90= arctan(dy/dx) + 90（梯度方向）

3、根据角度对幅值进行非极大值抑制

划重点：是沿着梯度方向对幅值进行非极大值抑制，而非边缘方向，这里初学者容易弄混。

例如：3*3区域内，边缘可以划分为垂直、水平、45°、135°4个方向，同样，梯度反向也为四个方向（与边缘方向正交）。