最新Canny边缘检测与轮廓提取汇总
目标轮廓提取方法
目标轮廓提取方法目标轮廓提取是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，其主要目的是从图像中识别并提取出感兴趣目标的边界或外形。
以下是几种常用的目标轮廓提取方法：边缘检测：这是最直接的方法，主要利用边缘检测算子如Canny、Sobel、Prewitt、Roberts等，它们通过计算图像中像素点的梯度强度来确定边缘。
这种方法对于具有明显边缘特征的目标效果较好，但对于边缘模糊或复杂背景的情况可能效果不佳。
阈值分割：这是一种基于像素值的方法，首先设定一个或多个阈值，然后根据像素值与阈值的关系将图像分为不同的区域。
例如，对于二值图像，可以直接设定一个阈值，大于阈值的像素被视为目标，小于阈值的像素被视为背景。
这种方法简单快速，但对于目标与背景颜色接近或重叠的情况可能效果不佳。
形态学处理：这是一种基于数学形态学的图像处理技术，主要利用结构元素对图像进行膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作，从而提取或强调目标的轮廓。
这种方法对于去除噪声、填补孔洞、断开连接等任务非常有效。
区域生长：这是一种基于种子点的方法，首先选择一个或多个种子点，然后按照一定的规则（如像素值相似、距离近等）将相邻的像素点加入到目标区域中，直到满足停止条件。
这种方法对于目标内部特征一致、背景复杂的情况效果较好。
深度学习：近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始使用神经网络来提取目标轮廓。
例如，U-Net、Mask R-CNN等网络可以直接从图像中预测出目标的轮廓或分割掩码。
这种方法对于复杂场景和多变的目标形状具有较强的适应性，但需要大量的训练数据和计算资源。
总的来说，目标轮廓提取的方法多种多样，需要根据具体的应用场景和目标特性来选择合适的方法。
图像识别中的轮廓提取算法探索(七)
图像识别中的轮廓提取算法探索引言：图像识别技术如今已经广泛应用于各个领域，其关键之一就是图像中的轮廓提取算法。
轮廓提取的准确与否直接影响到图像识别的效果。
本文将探索图像识别中常用的轮廓提取算法，并对其原理和优缺点进行分析。
一、边缘检测算法边缘检测是图像处理中最基础的一步，是进行轮廓提取的前提。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，其原理是通过计算每个像素点的梯度值来判断其是否为边缘点。
然后根据梯度值的大小确定边缘的强度，进而提取轮廓。
Sobel算子的优点是计算简单，对噪声鲁棒性强。
但其缺点也较为明显，容易产生边缘断裂的情况，并且对角线边缘检测效果较差。
2. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，其原理是通过计算图像中每个像素点的二阶导数来判断其是否为边缘点。
Laplacian算子的优点是能够检测出边缘的交叉点，能够更精准地定位边缘。
但其缺点是对噪声比较敏感，容易产生误检。
3. Canny算子Canny算子是一种综合考虑多种因素的边缘检测算法，其原理是通过梯度计算、非极大值抑制和阈值处理来提取目标轮廓。
Canny算子的优点是能够提取清晰且连续的边缘，对噪声抑制效果好。
但其缺点是计算量较大，算法较为复杂。
二、区域生长算法区域生长算法是一种基于种子点的轮廓提取方法，其原理是在图像中选择若干个种子点，然后通过像素点之间的相似性判断来逐渐生长成为一个完整的区域。
区域生长算法的优点是能够提取出连续且相似的轮廓，适用于要求较高的图像识别任务。
但其缺点是对种子点的选择比较敏感，容易受到图像质量和噪声的影响。
三、边缘跟踪算法边缘跟踪算法是一种基于边缘连接的轮廓提取方法，其原理是通过追踪边缘点的连接关系，形成完整的轮廓。
边缘跟踪算法的优点是能够提取出精细的轮廓，并且对噪声抑制效果好。
计算机视觉中的轮廓线提取技术
计算机视觉中的轮廓线提取技术随着现代技术的迅速发展，计算机视觉技术也日渐成熟。
其中轮廓线提取技术是视觉算法中一个重要的环节，它能够从图像中提取出物体的轮廓线，为图像处理、目标检测、三维建模等应用提供基础支持。
本文将介绍计算机视觉中的轮廓线提取技术，包括方法原理、应用场景以及相关算法。
一、轮廓线提取技术原理轮廓线提取是数字图像处理中一个重要的过程，它主要通过对图像进行边缘检测和特征提取，来实现对物体轮廓线的提取。
轮廓线是物体和背景之间的边界线，它具有明显的区分度，适用于识别物体的形状、大小和位置等信息。
轮廓线提取技术的主要流程包括：1. 去噪：对原始图像进行降噪处理，使得图像更加干净，有利于后续的边缘检测和特征提取。
2. 边缘检测：经过降噪后，对图像进行边缘检测，以便提取出物体的轮廓线。
边缘检测算法主要有Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等。
3. 特征提取：提取边缘点，将其组成闭合的轮廓线。
常用的特征提取算法有霍夫变换、最大连通区域分析等。
二、轮廓线提取算法1. Sobel算子Sobel算子是一种边缘检测算法，在数字图像处理中广泛应用。
该算法通过对图像进行卷积操作，来提取出图像中的边缘点。
Sobel算子具有简单、易于实现的特点，但是提取出的边缘点可能不够准确，容易受到噪声的影响。
2. Canny算子Canny算子是一种比较常用的边缘检测算法，它对图像进行多次卷积操作，以提取出图像中的边缘点。
Canny算子具有高灵敏度和低误检率的特点，可以有效地提取出物体的轮廓线，受到很广泛的应用。
3. Laplacian算子Laplacian算子是一种利用二阶偏导数求解的边缘检测算法，它主要通过对图像进行拉普拉斯滤波，来提取出图像中的边缘点。
Laplacian算子具有灵敏度高、响应速度快的特点，但是容易受到噪声的干扰。
三、轮廓线提取技术的应用场景轮廓线提取技术可以应用于多个领域，如图像处理、目标检测、三维建模等。
图像处理中的边缘检测和特征提取方法
图像处理中的边缘检测和特征提取方法图像处理是计算机视觉领域中的关键技术之一，而边缘检测和特征提取是图像处理中重要的基础操作。
边缘检测可以帮助我们分析图像中的轮廓和结构，而特征提取则有助于识别和分类图像。
本文将介绍边缘检测和特征提取的常见方法。
1. 边缘检测方法边缘检测是指在图像中找到不同区域之间的边缘或过渡的技术。
常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过对图像进行卷积操作，可以获取图像在水平和垂直方向上的梯度值，并计算获得边缘的强度和方向。
Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法，类似于Sobel算子，但其卷积核的权重设置略有不同。
Prewitt算子同样可以提取图像的边缘信息。
Canny算子是一种常用且经典的边缘检测算法。
它结合了梯度信息和非极大值抑制算法，可以有效地检测到图像中的边缘，并且在边缘检测的同时还能削弱图像中的噪声信号。
这些边缘检测算法在实际应用中常常结合使用，选择合适的算法取决于具体的任务需求和图像特点。
2. 特征提取方法特征提取是指从原始图像中提取出具有代表性的特征，以便进行后续的图像分析、识别或分类等任务。
常用的特征提取方法包括纹理特征、形状特征和颜色特征。
纹理特征描述了图像中的纹理信息，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）。
GLCM通过统计图像中像素之间的灰度变化分布来描述纹理特征，LBP通过比较像素与其邻域像素的灰度值来提取纹理特征，HOG则是通过计算图像中梯度的方向和强度来提取纹理特征。
这些纹理特征可以用于图像分类、目标检测等任务。
形状特征描述了图像中物体的形状信息，常用的形状特征包括边界描述子（BDS）、尺度不变特征变换（SIFT）和速度不变特征变换（SURF）。
BDS通过提取物体边界的特征点来描述形状特征，SIFT和SURF则是通过提取图像中的关键点和描述子来描述形状特征。
基于物体轮廓检测和特征提取的木材图像计数模型
基于物体轮廓检测和特征提取的木材图像计数模型随着木材加工行业的发展，木材图像计数成为了一个重要的问题。
木材图像计数是指利用计算机视觉技术对木材图像进行处理和分析，从而实现对木材数量的自动计数。
对于木材生产和加工企业来说，木材图像计数技术可以帮助他们提高生产效率，减少人力成本，提高品质管控。
本文基于物体轮廓检测和特征提取的方法，探讨了一种木材图像计数模型，并对该模型进行了验证和分析。
木材图像计数的关键问题之一是如何对木材的轮廓进行检测。
轮廓检测是指在图像中找到对象的外边缘形状，通常是通过边缘检测算法实现的。
在木材图像中，由于木材的颜色和形状多样，加之环境光照和阴影等因素的影响，木材的轮廓往往比较复杂，因此对木材轮廓的准确检测是一个具有挑战性的问题。
为了解决这个问题，我们采用了基于边缘检测的Canny算法对木材图像进行处理，得到了木材的轮廓信息。
Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它通过一系列的图像处理步骤来寻找局部极大值点的边缘，从而在图像中找到物体的轮廓。
在本文中，我们首先对木材图像进行了灰度化处理，然后利用Canny算法对灰度图像进行边缘检测，得到了木材的轮廓信息。
通过这一步骤，我们成功地实现了对木材轮廓的检测，为后续的特征提取打下了基础。
在得到了木材的轮廓信息之后，下一步就是进行特征提取。
特征提取是指利用计算机视觉技术从图像中提取出能够描述物体属性的特征信息。
在木材图像计数中，特征提取的目的是从木材的轮廓信息中提取出能够用于计数的特征，比如木材的长度、宽度、面积等信息。
为了实现这一目标，我们采用了基于形状特征的方法对木材轮廓进行特征提取。
在本文中，我们首先将木材的轮廓信息转换成二值图像，然后利用形态学处理算法对木材的轮廓进行了进一步的处理，去除了不相关的信息，得到了清晰的木材轮廓。
然后，我们利用轮廓的面积、周长、长宽比等形状特征对木材轮廓进行了描述，并将这些特征信息作为输入，构建了木材图像计数模型。
图像识别中的轮廓提取算法探索(二)
图像识别中的轮廓提取算法探索随着计算机视觉技术的快速发展，图像识别成为了一个备受研究关注的领域。
在图像识别过程中，轮廓提取算法起到了至关重要的作用。
本文将从不同方法的角度，探索图像识别中的轮廓提取算法。
一、边缘检测算法边缘检测是图像处理中一项重要的技术，旨在从图像中提取出物体的轮廓信息。
最常用的边缘检测算法包括Canny算子、Sobel算子和Laplacian算子。
这些算法基于图像的亮度变化来进行边缘的检测，可以有效地提取轮廓信息。
Canny算子在边缘检测方面表现出色。
它利用了图像的梯度信息，并通过非最大抑制和双阈值处理来提取出准确的边缘。
Sobel算子是一种简单而常用的边缘检测算子。
它利用图像的亮度变化率来检测边缘，然后通过梯度幅值的阈值来确定是否为边缘点。
Laplacian算子则是一种二阶微分算子，通过求取图像亮度的二阶导数来检测边缘。
这种算法对于噪声的鲁棒性较强，能够提取到更为细致的边缘。
二、基于模型的轮廓提取算法基于模型的轮廓提取算法是通过对图像的区域进行建模来提取轮廓信息。
这类算法包括活动轮廓模型和分水岭算法。
活动轮廓模型是一种基于能量泛函的方法，它通过最小化能量函数，使得轮廓向物体的边缘收缩。
这类算法在复杂背景下能够准确地提取出物体的轮廓。
分水岭算法则是一种经典的图像分割算法，通过将图像看作地形地貌，以像素的灰度值作为高度的参考，实现对图像的分割。
这种算法适用于多物体的分割，但对于重叠的物体分割效果较差。
三、深度学习在轮廓提取中的应用近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的突破。
通过训练大规模的神经网络，可以实现对图像中物体轮廓的准确提取。
深度学习模型中最常用的是卷积神经网络（CNN）。
CNN通过学习具有不同卷积核的特征提取器，能够从图像中提取出具有鲁棒性的特征。
这些特征可以用于提取轮廓信息，并辅助进行图像识别。
同时，生成对抗网络（GAN）也被用于图像的轮廓提取。
GAN通过同时训练一个生成器和一个判别器，使得生成器能够生成逼真的图像，而判别器能够准确区分真实图像和生成图像。
简述canny边缘检测方法
简述canny边缘检测方法Canny边缘检测方法是一种常用的图像处理技术，它可以有效地检测出图像中的边缘信息。
该方法由John F. Canny于1986年提出，被广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器人视觉等领域。
Canny边缘检测方法的基本思想是：首先对图像进行高斯滤波，以去除噪声；然后计算图像的梯度，以确定边缘的方向和强度；最后通过非极大值抑制和双阈值处理，将边缘信息提取出来。
具体来说，Canny边缘检测方法包括以下几个步骤：1. 高斯滤波：使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以去除噪声。
高斯滤波器可以通过卷积运算实现，其核函数为二维高斯分布函数。
2. 计算梯度：使用Sobel算子计算图像的梯度，以确定边缘的方向和强度。
Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它可以通过卷积运算实现。
3. 非极大值抑制：对梯度图像进行非极大值抑制，以保留边缘的细节信息。
非极大值抑制的基本思想是，在梯度方向上，只保留局部极大值点，而抑制其他点。
4. 双阈值处理：将梯度图像进行双阈值处理，以确定边缘的位置。
双阈值处理的基本思想是，将梯度图像分为强边缘、弱边缘和非边缘三部分，其中强边缘和弱边缘分别表示可能是边缘和不确定的边缘，非边缘表示不是边缘。
然后根据设定的阈值，将强边缘和弱边缘分别标记为边缘和非边缘，最终得到边缘图像。
Canny边缘检测方法具有以下优点：1. 可以有效地检测出图像中的边缘信息，且边缘清晰、连续。
2. 可以通过调整参数来适应不同的图像和应用场景。
3. 可以与其他图像处理技术结合使用，如图像分割、目标识别等。
Canny边缘检测方法是一种非常实用的图像处理技术，它可以帮助我们更好地理解和分析图像信息，为计算机视觉和图像处理领域的研究和应用提供了重要的支持。
(完整版)Canny边缘检测算法总结
一．Canny边缘检测算法原理JohnCanny于1986年提出Canny算子，属于是先平滑后求导数的方法。
其处理过程大体上分为下面四部分。
1. 对原始图像进行灰度化Canny算法通常处理的图像为灰度图，因此如果获取的是彩色图像，那首先就得进行灰度化。
对一幅彩色图进行灰度化，就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。
以RGB格式的彩图为例，通常灰度化采用的方法主要有：方法1：Gray=(R+G+B)/3;方法2：Gray=0.299R+0.587G+0.114B;（这种参数考虑到了人眼的生理特点）至于其他格式的彩色图像，可以根据相应的转换关系转为RGB然后再进行灰度化；在编程时要注意图像格式中RGB的顺序通常为BGR。
2. 对图像进行高斯滤波图像高斯滤波的实现可以用两个一维高斯核分别两次加权实现，也可以通过一个二维高斯核一次卷积实现。
1）高斯核实现上式为离散化的一维高斯函数，确定参数就可以得到一维核向量。
上式为离散化的二维高斯函数，确定参数就可以得到二维核向量。
在求得高斯核后，要对整个核进行归一化处理。
2）图像高斯滤波对图像进行高斯滤波，其实就是根据待滤波的像素点及其邻域点的灰度值按照一定的参数规则进行加权平均。
这样可以有效滤去理想图像中叠加的高频噪声。
通常滤波和边缘检测是矛盾的概念，抑制了噪声会使得图像边缘模糊，这会增加边缘定位的不确定性；而如果要提高边缘检测的灵敏度，同时对噪声也提高了灵敏度。
实际工程经验表明，高斯函数确定的核可以在抗噪声干扰和边缘检测精确定位之间提供较好的折衷方案。
3. 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向关于图像灰度值得梯度可使用一阶有限差分来进行近似，这样就可以得图像在x和y 方向上偏导数的两个矩阵。
常用的梯度算子有如下几种：1）Roberts算子上式为其x和y方向偏导数计算模板，可用数学公式表达其每个点的梯度幅值为：2）Sobel算子上式三个矩阵分别为该算子的x向卷积模板、y向卷积模板以及待处理点的邻域点标记矩阵，据此可用数学公式表达其每个点的梯度幅值为：3）Prewitt算子和Sobel算子原理一样，在此仅给出其卷积模板。
C语言实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解
C语⾔实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解⼀、Canny检测轮廓在上⼀篇⽂章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果⼀致，⽽soble边缘检测是基于单⼀阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和⾼阈值时的边缘缺失这两个问题。
⽽canny算⼦则很好的弥补了这⼀不⾜，从⽬前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取⽅⾯是最优秀的边缘检测算法。
canny边缘检测采⽤双阈值值法，⾼阈值⽤来检测图像中重要的、显著的线条、轮廓等，⽽低阈值⽤来保证不丢失细节部分，低阈值检测出来的边缘更丰富，但是很多边缘并不是我们关⼼的。
最后采⽤⼀种查找算法，将低阈值中与⾼阈值的边缘有重叠的线条保留，其他的线条都删除。
本篇⽂章中不对canny的算法原理作进⼀步说明，稍后会在图像处理算法相关的⽂章中详细介绍。
下⾯我们⽤OpenCV中的Canny函数来检测图像边缘int main(){Mat I=imread("../cat.png");cvtColor(I,I,CV_BGR2GRAY);Mat contours;Canny(I,contours,125,350);threshold(contours,contours,128,255,THRESH_BINARY);namedWindow("Canny");imshow("Canny",contours);waitKey();return 0;}显⽰效果如下:⼆、直线检测⽤到的是霍夫变换检测直线的算法直线在图像中出现的频率⾮常之⾼，⽽直线作为图像的特征对于基本内容的图像分析有着很重要的作⽤，本⽂通过OpenCV中的hough变换来检测图像中的线条。
我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines，它的原型如下：void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0 );它的输⼊是⼀个⼆值的轮廓图像，往往是边缘检测得到的结果图像；它的输出是⼀个包含多个Vec2f点的数组，数组中的每个元素是⼀个⼆元浮点数据对<rou,theta>，rou代表直线离坐标原点的距离，theta代表⾓度。
采用改进canny算法提取苹果边缘轮廓
存在 某 些 不 足 。 文 以 苹 果 为研 究对 象 ， 本 分析 了传 统 ｃ ｎ 算 法 的 ａ ｎｙ 基 本 原 理 和 实 现 方 法 ， 分 析 苹 果 图 像 的 边 缘 特 征 的 基 础 上 ， 出 在 提
了 一 种 改 进 的 ｃ ｎ ｙ 法 。 验 结 果 表 明 ， 进 的 ｃ ｎ ｙ 法 可 以 有 ａｎ算 实 改 ａｎ算 效 的 提 取 出 苹 果 的 闭 合 边 缘 轮 廓 ， 少 虚 假 边 缘 的 产 生 ， 后 续 进 减 为
・
理论 探 索 ・
采用改进ｃｎ ｙ ａｎ 算法提取苹果边缘轮廓①
谢 静 张友 华 李 绍稳 胡 艺峰 （ 安徽 农业 大 学 信 息 与计 算机 学 院 农业 信 息 学安 徽 省 重 点 实验 室 安徽 合 肥 ２ ０ ３ ） ３ ０ ６
摘 要 ： 文 分 析 了ｃ ｎ ｙ 法 的 理 论 基 础 和 实 现 原 理 ， 对 ｃ ｎ ｙ 法 提 取 出的 边 缘 存 在 过 多 细 节 信 息 的 问 题 ， 合 苹 果 圈像 的 特 征 ， 该 ａｎ算 针 ａｎ算 结 提
■口 』 口 ■ ■
口 ■ ■ ■ ■
５ ｄ原 始 图 像 ５ ｅ传 统 ｃ ｎ ｙ算 法 ５ ａｎ ｆ本 文 算 法
图 ３ 水 果 分 级 系 统 示 意 图
图５ 本 文算 法 与传 统ｃ ｎ ｙ ａ ｎ 算法 的 比较
４ ６
数 字 技 术 与 应 用
・理 论 探 索 ・
一
Ｌｃ１ａｏ ＝ ｏａｚｔｎ ｉｉ
（
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２ ）
其中Ｇ ＿） ） 和ｆ 分别为Ｇ一 ） （ 的一阶导 Ｌｃｌ （ （ 和Ｊｘ ） 数。ｏａ —
ｉａ ｉｎ值 越 大 ， 位 精 度 越 高 。 ｚ ｔｏ 定 （） 边 缘 响 应 准则 ： 单 个 边缘 产 生 多个 响应 的 概 率要 低 ， ３单 即 最 大 程 度 的 抑 制 虚 假 边 缘 的 响 应 ¨。 保 证 单 边 缘 响 应 ， 测 算 子 脉 】要 检
Canny_算子边缘检测解析
w
w
f '2 ( x)dx
③ 边缘响应次数最少：要保证只有一个像素响应，检 测算子的脉冲响应导数的零交叉点平均距离D(f)满 1 足 2
'2 f ( x ) dx ' D(f ) f ( x ) dx
| G(x) f ( x)dx | | G ' (x) f ' ( x)dx | J(f) SNR(f) Location w w w w 2 f ( x)dx f '2 ( x)dx
边缘检测算法
传统的边缘检测算子：Sobel算子，Prewitt算子，Roberts 算子，Krich算子等，大部分处理的效果都不很好，实际处理 中不太实用，而Canny算子检测的性能较好，常被作为其他实 验的标准来参考。Canny算子是John Canny在1986年发表的论 文中首次提出的一种边缘检测算法，当时弥补了其他算法的不 太好的缺点，因此Canny算子被认为是边缘检测领域较好的算 法，并一直被引用，近几年来，随着研究的深入，性能更加完 善的改性型的Canny算子也层出不穷，例如自适应Canny算子等。
阈值th1----图像1
遍历图像2
非零轮廓 在图像1中找 线终点 对应非零点
阈值th2----图像2
补充到图像2中作为 新的起点继续遍历
SNR(f) | G(x ) f ( x)dx |
w w
w
w
f 2 ( x)dx
G(-x)表示图像边函数 f(x)滤波器函数 表示噪声的均方差
Canny算子详细原理
②高的定位精度：Location越大越好
Location | G ' ( x ) f ' ( x)dx |
基于改进Canny算法的边缘检测技术应用及发展趋势
基于改进Canny算法的边缘检测技术应用及发展趋势边缘检测是计算机视觉中一项重要的任务，它在图像处理、物体识别和特征提取等领域具有广泛的应用。
Canny算法是一种经典的边缘检测算法，但其在保持边缘连续性和准确度方面存在一定的限制。
本文将讨论基于改进Canny算法的边缘检测技术的应用及发展趋势。
一、改进Canny算法的原理及优点改进Canny算法是对传统Canny算法的改进和优化。
传统Canny算法主要包括以下几个步骤：高斯滤波、计算梯度强度和方向、非极大值抑制和双阈值处理。
改进Canny算法通过对这些步骤的改进，提高了边缘检测的准确性和性能。
改进Canny算法的优点主要包括：1.减少了边缘的丢失：传统Canny算法在高斯滤波和非极大值抑制过程中可能会造成边缘的模糊或丢失。
改进Canny算法通过优化参数和增加边缘细化步骤，减少了这种问题的发生。
2.增强了边缘的连续性：传统Canny算法在边缘连接方面存在一定的局限性。
改进Canny算法通过引入更复杂的边缘连接策略，提高了边缘连接的准确性和连续性。
3.降低了计算复杂度：改进Canny算法通过优化计算步骤和算法结构，降低了算法的复杂度。
这使得改进Canny算法更适合于实时边缘检测应用。
二、基于改进Canny算法的边缘检测技术应用基于改进Canny算法的边缘检测技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用案例：1.医学图像处理：医学图像中的边缘信息对于病理分析和疾病诊断具有重要意义。
基于改进Canny算法的边缘检测技术可以有效地提取出图像中的器官边缘、病变区域等信息，为医生提供更准确的诊断依据。
2.工业质检：在工业生产中，边缘检测用于检测产品的质量以及表面缺陷。
基于改进Canny算法的边缘检测技术可以对产品进行快速而准确的边缘检测，从而提高产品质量控制的效率和准确性。
3.智能交通系统：基于改进Canny算法的边缘检测技术可以应用于智能交通系统中的车辆检测和行人识别。
基于sobel、canny的边缘检测实现参考模板
基于sobel 、canny 的边缘检测实现一．实验原理Sobel 的原理：索贝尔算子（Sobel operator ）是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测。
在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。
在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量.该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
如果以A 代表原始图像，Gx 及Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:101202*101x G A -+⎛⎫ ⎪=-+ ⎪ ⎪-+⎝⎭121000*121y G A +++⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪---⎝⎭图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。
在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。
在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。
Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的 ；另一个是检测垂直平边沿的 。
与 和 相比，Sobel 算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。
Sobel 算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的 ，另一个是检测垂直平边沿的 。
各向同性Sobel 算子和普通Sobel 算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。
由于建筑物图像的特殊性，我们可以发现，处理该类型图像轮廓时，并不需要对梯度方向进行运算，所以程序并没有给出各向同性Sobel 算子的处理方法。
由于Sobel 算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数， 简单有效，因此应用广泛。
美中不足的是，Sobel 算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel 算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel 算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
matlab提取轮廓线 candy算法控制
在MATLAB中，可以使用Canny算法来提取图像的轮廓线。
以下是一个简单的示例代码，演示如何使用Canny算法提取轮廓线：
matlab
# 读取图像
img = imread('image.jpg');
# 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
# 使用Canny算法提取轮廓线
edges = edge(gray_img, 'Canny');
# 显示原始图像和提取的轮廓线
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(edges);
title('提取的轮廓线');
在这个示例中，首先使用imread函数读取一张图像，然后使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像。
接下来，使用edge函数并指定'Canny'作为算法参数来提取轮廓线。
最后，使用imshow函数显示原始图像和提取的轮廓线。
需要注意的是，Canny算法是一种多阶段算法，包括滤波、非极大值抑制、双阈值检测和滞后阈值等步骤。
在MATLAB中，Canny算法的实现可能因版本而异，因此具体实现细节可能会有所不同。
OpenCV笔记（3）（Canny边缘检测、高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、图像轮廓、模板匹配）
OpenCV笔记（3）（Canny边缘检测、⾼斯⾦字塔、拉普拉斯⾦字塔、图像轮廓、模板匹配）⼀、Canny边缘检测Canny边缘检测是⼀系列⽅法综合的结果。
其中主要包含以下步骤：1.使⽤⾼斯滤波器，平滑图像，滤除噪声。
2.计算图像中每个像素点的梯度强度和⽅向。
3.应⽤⾮极⼤值抑制（NMS：Non-Maximum Suppression），以消除边缘检测带来的杂散相应。
4.应⽤双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实和潜在的边缘。
5.通过抑制孤⽴的弱边缘最终完成边缘检测。
1.⾼斯滤波器平滑图像。
2.计算梯度和⽅向使⽤X和Y⽅向的Sobel算⼦来分别计算XY⽅向梯度：每个点的梯度强度有XY⽅向的梯度计算出来：计算每个点梯度的⽅向：3.使⽤NMS有两种⽅法，第⼀种⽅法（插值法，⽐较复杂）：通过计算出的梯度⽅向，找到与周边临近点的边的交点，然后使⽤权重计算交点的值，假设g1和g2之间的交点（左上的⿊点）处于6/4的位置，那么他的值为M = g1*(1-0.6)+g2*(0.4)。
当算出左上的⿊点和右下的⿊点值后，⽤这两个点与C的值进⾏⽐较，如果都⼩于C，则C归为边界。
如果有⼀个⽐C⼤，则丢弃C，这就叫抑制。
第⼆种⽅法（指定8个⽅向，不⽤插值，简化版）：4.双阈值检测在NMS的基础上，判断⼀个边界点的梯度强度： (1) 如果值⼤于maxVal，则处理为边界 (2) 如果值minVal<梯度值<maxVal，再检查是否挨着其他边界点，如果旁边没有边界点，则丢弃，如果连着确定的边界点，则也认为其为边界点。
(3) 梯度值<minVal，舍弃。
通过以上步骤，完成Canny边缘检测。
调⽤Canny API如下：# 使⽤Canny边界检测def use_canny(image):# 后⾯两个参数代表双阈值检测的minVal和maxValimg1 = cv.Canny(image, 50, 100)cv.imshow('img1', img1)# 这⾥使⽤更⼤的minVal和maxVal,细节边界变少了img2 = cv.Canny(image, 170, 250)cv.imshow('img2', img2)⼆、⾼斯⾦字塔图像⾦字塔：Image pyramid如图中所⽰，从0到3是⼀个下采样过程（指图⽚越来越⼩的⽅向），从3到0是⼀个上采样过程（将图⽚变⼤的过程），⼀次下采样加⼀次上采样不等于原图像，因为会损失⼀些细节信息。
边缘检测与图像轮廓提取算法研究
边缘检测与图像轮廓提取算法研究摘要：边缘检测与图像轮廓提取算法是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
本文通过对边缘检测与图像轮廓提取算法的研究，总结了常用的边缘检测方法，并对其原理和应用进行了详细的介绍和分析。
本文还对不同方法进行了比较，并讨论了其优缺点及适用范围。
通过本文的研究，可以为计算机视觉领域的相关工作提供参考和借鉴。
1. 引言随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理成为一个重要的研究方向。
在图像处理中，边缘检测与图像轮廓提取是一个基础而重要的任务。
它可以在数字图像中找到物体或场景之间的分界线或区域，并将其转化为数字化信息。
2. 边缘检测方法2.1 Roberts算子Roberts算子是一种基于差分运算符来进行边缘检测的方法。
它通过将一个2×2大小的模板应用于原始图像中相邻点之间来计算边缘强度。
Roberts算子简单易行，计算速度快，但对于噪声敏感。
2.2 Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度运算符的边缘检测方法。
它通过将一个3×3大小的模板应用于原始图像中的每一个像素点来计算梯度强度。
Sobel算子对噪声有一定的抑制作用，但对边缘方向有一定的模糊性。
2.3 Canny边缘检测Canny边缘检测是一种基于多步骤操作来进行边缘检测的方法。
它首先进行高斯滤波以抑制噪声，然后通过计算梯度幅值和方向来确定像素点是否为边缘点，最后使用非极大值抑制和双阈值处理来提取最终的图像轮廓。
3. 图像轮廓提取方法3.1 链码法链码法是一种基于连续性原则进行图像轮廓提取的方法。
它通过将轮廓线转化为由连续码字序列组成的链码表示形式，并根据相邻点之间是否连续来确定链码中每个点之间的关系。
3.2 轮廓跟踪法轮廓跟踪法是一种基于像素跟踪的图像轮廓提取方法。
它通过从图像中的一个起始点开始，按照一定的规则沿着边缘进行像素跟踪，直到回到起始点为止。
轮廓跟踪法可以得到精确的轮廓线，但对于复杂图像处理较为困难。
亚像素轮廓边缘提取canny算法原理
亚像素轮廓边缘提取canny算法原理亚像素轮廓边缘提取是一种常用的图像处理算法，而Canny算法是其中一种常用的实现方法。
本文将详细介绍Canny算法的原理和步骤，并分析其在亚像素轮廓边缘提取中的应用。
Canny算法是由约翰·Canny于1986年提出的一种边缘检测算法，它被广泛应用于图像处理领域。
Canny算法的基本思想是将图像中的边缘提取出来，以便进一步的分析和处理。
与其他边缘检测算法相比，Canny算法具有较好的抗噪声能力和较高的边缘定位精度。
Canny算法的步骤如下：1. 噪声抑制：首先，Canny算法使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以抑制图像中的噪声。
高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，通过对每个像素点周围的像素值进行加权平均，来减少图像中的噪声。
2. 计算梯度幅值和方向：在经过噪声抑制后，Canny算法计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。
梯度幅值表示像素值的变化程度，方向表示变化的方向。
通常情况下，梯度幅值越大，表示图像中的边缘越明显。
3. 非极大值抑制：Canny算法使用非极大值抑制来细化边缘。
非极大值抑制的思想是，在梯度方向上，只保留局部最大值点，而抑制其他点。
这样可以使边缘变得更加细化和准确。
4. 双阈值检测：在非极大值抑制后，Canny算法使用双阈值检测来判断哪些边缘是真正的边缘。
双阈值检测将梯度幅值分为三个范围：高阈值、低阈值和中间阈值。
只有梯度幅值大于高阈值的像素点被认为是强边缘，梯度幅值在低阈值和高阈值之间的像素点被认为是弱边缘，而梯度幅值小于低阈值的像素点被认为是背景。
在双阈值检测后，只有与强边缘相连的弱边缘才被保留下来，其他弱边缘被抑制。
5. 边缘连接：最后，Canny算法通过边缘连接来将弱边缘连接成完整的边缘。
边缘连接的思想是通过查找弱边缘与强边缘的连接关系，将它们连接成一条完整的边缘线。
在亚像素轮廓边缘提取中，Canny算法可以通过进一步的优化来提高边缘定位的精度。
图像轮廓提取方法
图像轮廓提取方法
图像轮廓提取方法是图像处理中常用的技术，通常用于检测物体的边缘、形状、面积和位置等信息。
以下是一些常见的图像轮廓提取方法：
1. 基于边缘检测：图像边缘检测可以通过Sobel、Laplacian和Canny算子等方法完成，通常可以将检测到的边缘转换为轮廓。
2. 基于二值化：将图像转换为二值图像后，可以使用形态学操作、连通性检测等方法来提取轮廓。
在二值化过程中，可以根据图像灰度值的阈值对图像进行分割，以便更好地提取轮廓。
3. 基于区域分割：使用分割方法（如分水岭算法、阈值分割等）将图像分割为多个区域，然后通过区域之间的边界信息来提取轮廓。
4. 基于特征提取：利用图像纹理，形状，颜色等特征，从中提取物体的轮廓。
这种方法需要考虑各种特征的权重和分类器的训练，具有较高的计算复杂度。
5. 基于级联分类器：利用级联分类器检测物体的边缘，然后通过相关算法提取轮廓。
这种方法在人脸识别、物体检测等领域得到广泛应用。
halcon边缘提取和检测常用方法
halcon边缘提取和检测常用方法一、边缘提取1、设置ROI兴趣区域2、快速二值化，并连接相邻区域。
这样做的目的是进一步减少目标区域，通过二值化将目标区域大概轮廓提取出来3、提取最接近目标区域的轮廓常用函数有boundary，gen_contour_region_xld4、根据自己的需求提取需要的初步轮廓5、将初步提取的初步轮廓进行膨胀操作6、将膨胀后的区域和原图进行减操作（在这步之前有可能需要对原图进行高斯滤波）。
这样就能得到只有边缘的真实图像7、用canny或其他算子（根据需要）提取亚像素轮廓，一般使用edges_sub_pix函数8、处理和计算得到真实的边缘XLD后你可能需要进一步处理得到你想要的线、弧等。
你可能用到的函数segment_contours_xld（分割） union_collinear_contours_xld（联合相邻或相同角度直线）select_contours_xld（提取想要的轮廓）union_cocircular_contours_xld（联合相同圆）等等得到轮廓后如果你不知道怎么处理后得到你想要的东西（线、弧、圆、角、矩形）你都可以将轮廓转化为点，然后用点集合来拟合任何你想要的东西。
二、BLOB分析检测（前面一篇有详细讲解，本骗只讲思路）（1）应用ROI，可以使Blob分析加速。
（2）匹配ROI区域或图像，详将GUIDEIIB以形状为基础的匹配。
（3）校正图像<经常用来去除镜头畸变或把图像转换到参考点视角，如双目视觉时的图像校正>（4）图像前处理（5）引用分割参数（6）分割图像（7）区域处理（8）特征提取（9）把提取的结果转换到世界坐标中（10）结果可视化。
相机的标定和矫正不在本篇的学习之中。
直接讲提取BLOB1、一般先使用均值滤波去噪2、利用去噪图像与平滑图像的OFFSET提取区域边缘，常见函数dyn_threshold3、提取连通域dyn_threshold4、根据形状或是灰度等特征来提取你想要的blob。
边缘检测和轮廓提取
目录摘要 (2)Abstract (3)1概述 (4)1.1数字图像处理的意义 (4)1.2MATLAB简介 (4)1.3设计任务 (5)2边缘检测 (6)2.1图像的边缘 (6)2.2边缘检测的基本步骤 (6)2.3边缘检测算法 (7)2.3.1Reborts算子 (7)2.3.2Sobel算子 (8)2.3.3Prewitt 算子 (8)2.3.4Kirsch 算子 (9)2.3.5LOG算子 (10)2.3.6Canny算子 (11)3轮廓提取 (12)4实验仿真 (13)4.1 Sobel算子代码 (13)4.2轮廓提取算法 (15)4.3仿真结果及分析 (18)5实验小结 (19)6参考文献 (20)摘要图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。
而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。
而边缘检测算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一，它的解决对于我们进行高层次的特征描述、识别和理解等有着重大的影响；又由于边缘检测在许多方面都有着非常重要的使用价值，所以人们一直在致力于研究和解决如何构造出具有良好性质及好的效果的边缘检测算子的问题。
本此实验主要分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、Kirsch 边缘算子以及Laplacian 算子等对图像及噪声图像的边缘检测,根据实验处理结果讨论了几种检测方法的优劣.关键词：数字图像处理;边缘检测;算子AbstractThe edges of the image, one of the basic characteristics of the image tend to carry most of the information in the image. Edge exists in the irregular structure of the image and non-stationary phenomena, i.e. exist in a mutation point of the signal, these points are given the location of the image contours, these contours are often required in image edge detection is very important some of the characteristics of the condition, which we need to detect and extract its edge image. The edge detection algorithm is the classic one of the technical problems of image edge detection problems, the solution for our high-level characterization, recognition and understanding has a significant impact; edge detection are very important in many ways value in use, so people have been devoted to the study and solve the problem of how to construct edge detection operator with a good nature and good results.This experiment analysis of several used in digital image processing, edge detection operator research results according to their application in practice, including: The Robert Edge Operator child Prewitt edge operator, Sobel edge operator, Kirsch edge operator and Laplacian operator on the image and noise image edge detection discussed the pros and cons of several detection methods, according to the results of the experimental treatment.Keywords: digital image processing; edge detection; operator1概述1.1数字图像处理的意义数字图像处理技术的迅猛发展，其应用前景得到了不可限量的扩展，如今各行各业都在积极发展与图像相关的技术。
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C a n n y边缘检测与轮廓提取摘要................................................................................................................................................... Abstract (I)1 绪论 02 设计内容与OpenCV简介 (1)2.1 设计任务内容 (1)2.2 OpenCV简介 (1)3 理论分析 (2)3.1 边缘检测 (2)3.1.1 图像的边缘 (2)3.1.2 边缘检测的基本步骤 (2)3.2 轮廓提取 (3)4 边缘检测的算法比较 (4)4.1 Reborts算子 (4)4.2 Sobel算子 (5)4.3 Prewitt 算子 (5)4.4 Kirsch 算子 (7)4.5 LOG算子 (7)4.6 Canny算子 (8)5 实验仿真 (10)5.1算法设计 (10)5.2 实验结果 (11)6 分析与总结 (12)参考文献 (13)附录 (14)边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，它的目的是标识出数字图像中亮度变化明显的点。
图像经过边沿检测处理之后，不仅大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
事实上，边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置。
这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时，所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。
可用于图像边缘检测和轮廓提取的方法有很多，其中包括有常见的Robert边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel边缘算子等等。
本文首先将会从数字图像处理的角度，对几种边缘检测算法进行详细的分析，然后会并选择其中一种边缘检测算法进行实验。
考虑到以后进一步的学习，本文将会使用openCV对算法进行实现。
最后，本文将会把实验获得的实际效果，与理论分析的结果进行比对，并以此对本次实验进行总结。
关键字：边缘检测轮廓提取图像处理openCVAbstractEdge detection is the basic problem in image processing and computer vision, its purpose is to identify the digital image brightness changes in the obvious points.Image after edge detection processing, not only greatly reduces the amount of data, and eliminated can think irrelevant information, keep the structure of the image important attribute.Edge of image, in fact, exist in the image of the irregular structure and unstable phenomenon, which exists in the abrupt change point of the signal, the point the location of the image contour is presented.These contours are often in image edge detection, we need some important characteristics of the condition, this needs us to the edge of an image detection and extract it.There are so many method can be used in image edge detection and contour extraction, including common Robert edge operator, Prewitt edge operator, Sobel edge operator and soon.At first, this paper will, from the perspective of digital image processing and analysis of several kinds of edge detection algorithms in detail, and then select one of the edge detection algorithm for experiments.After considering the further study, this paper implemented the algorithm will use openCV.Finally, this article will obtain the actual effect of the experiment, and compares the results of theoretical analysis, and then to summarize this experiment. Keywords: Edge detection Contour extraction Image processing openCV1 绪论数字图像处理技术的迅猛发展，其应用前景得到了不可限量的扩展，如今各行各业都在积极发展与图像相关的技术。
其应用逐渐凸显其魅力，其应用如医学影像、航天航空、无人驾驶、自动导航、工业控制、导弹制导、文化艺术等。
边缘检测在图像处理和计算机视觉等领域骑着重要的作用，是图像分析、模式识别、目标检测与分割等的前期处理。
前期边缘检测的好坏，直接影响后期更高级处理的精度。
自从1986年John Canny提出了最优边缘检测算子的三条准则并推导出了一个近似实现。
但是在实际中，真正实现这一目标尚有较大的难度。
这是因为：（1）实际图像一般都含有噪声，并且噪声的分布信息业是未知的，同时噪声和边缘都属于高频信息，在进行滤波的同时，虽然能够在一定程度上抑制噪声，却也丢失了边缘信息。
（2）由于场景、光照条件的边缘等原因，同一场景在不同光照条件下得到的边缘可能也是不同的，设置的阈值也可能是不同的。
针对这些问题，如何进行改进，并得到较理想的边缘检测算子是有必要的。
另一方面，轮廓提取技术是图像分割、目标区域识别区域行状提取等图像分析处理领域十分重要的基础。
寻求非接触、精度高、具有综合分析能力的识别方法来代替人工目测，解决图像表面的模式识别和测量问题，是图像加工行业面临的一大难题，也是值得我们长期探讨的科研课题。
2 设计内容与OpenCV简介2.1 设计任务内容针对一幅图像，利用边缘检测算子（如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplace算子、Kirsch算子和Marr算子）检测出图像的边缘，然后采取轮廓提取算法得到封闭的二值图像轮廓。
2.2 OpenCV简介OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library，是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。
它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
相对于matlab而言，OpenCV操作起来较为复杂，需要一定C++编程基础，对没有语言基础的初学者而言较为困难。
但是OpenCV有很多不容忽视的优点：（1）具有更强大的数字图像处理能力；（2）具有良好的可移植性；（3）由于是一个C++的类库，因此在实际中运用更加广泛。
考虑到上述因素，此次试验将选择OpenCV作为开发工具。
3 理论分析3.1 边缘检测3.1.1 图像的边缘在数字图像中，边缘是指图像局部变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标，目标与背景之间，是图像局部特性的不连续性，如灰度的突变、纹理结构的图标、颜色的图标等。
尽管图像的边缘点产生的原因各不相同，但他们都是图形上灰度不连续或灰度几句辩护的点，图像边缘分为阶跃状、斜坡状和屋顶状。
从成因上看，一般图像边缘主要由四个方面的因素形成：(1)图像灰度在表面法向变化的不连续造成的边缘；(2)图像对像素在空间上不一致形成的边缘；(3)在光滑的表面上由于颜色的不一致形成的边缘；(4)物体的光影造成的边缘。
图像边缘提取的作用有：(1)改良图像质量；(2)分离对象；(3)理解和重构视觉场景；(4)识别特征。
3.1.2 边缘检测的基本步骤(1)滤波：边缘检测主要基于导数计算，会受到噪声的影响，可以通过设计滤波器来降低噪声，但滤波器在降低噪声的同时也会导致边缘精度的损失。
(2)增强：增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。
一般通过计算梯度幅值来完成。
(3)检测：在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。
最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。
(4)定位：精确确定边缘的位置。
3.2 轮廓提取图像的轮廓作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。
它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域有广泛应用，也是图像处理的基础。
图像的轮廓往往携带着一幅图像的大部分信息。
而轮廓即在于图像的不规则结构和不稳定上，也存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需的非常重要的特征条件，因而这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的轮廓。
经典的轮廓提取技术大都基于微分运算。
首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取边界。
本次课设所用的轮廓提取算法非常简单，就是掏空内部点：如果原图中有一点为黑，且它的8个相邻点都是黑色时（此时该点是内部点），则将该点删除。
要注意的是，我们处理的虽然是二值图，但实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。
4 边缘检测的算法比较特征提取作为图像边缘检测的一个重要内容，发展了众多的方法。
这些方法经过实践的检验，成为了经典的内容。
经典的边缘检测算子包括：Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、Log 算子、Canny 算子等，这些经典的边缘提取算子在使用时都是使用预定义的边缘模型去匹配。