具有单个阈值的Canny边缘检测器

Question

我正在尝试将一些Matlab代码移植到C ++。 我碰到过这条线：

edges = edge(gray,'canny',0.1);

样本图像的输出是全黑图像。 我想使用cv :: Canny重现相同的行为。 低阈值和高阈值应使用什么值？

样品：

输出：

Answer 1

在上面的行中，您尚未定义阈值，那么阈值可能为零，从而产生黑色图片。 另外，您使用的西格玛值为0.1，这意味着在Canny的第一步中几乎没有高斯模糊。 在Matlab中，您可以通过以下方式获得优化的阈值：

 [~, th] = edge(gray,'canny');

然后应用优化的阈值th乘以某个因子f（根据我的经验f应该在1-3之间），您必须尝试一下：

 edges=edge(gray,'canny',f*th,'both', sigma);

默认情况下，sigma是sqrt（2）（您使用的是上面的0.1）。 以下说明：

• Matlab将优化阈值计算为强度梯度分布的百分比（如果我没记错的话，如果输入“ edit edge”，则可以看到edge（）的构造）
• 上面的参数th是由低和高阈值组成的向量。 Matlab始终使用low_threshold = 0.4 * high_threshold