根据我的研究，Canny Edge Detector 对于检测图像的边缘非常有用。经过一番努力，我发现OpenCV的函数可以做到这一点，就是
Imgproc.Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2)
但是对于低阈值和高阈值，我知道不同的图像有不同的阈值，那么请问有没有快速自适应阈值的方法可以根据不同的图像自动分配低阈值和高阈值？
最佳答案
这相对容易做到。看看这个旧的 SO post关于这个问题。
一种快速的方法是计算当前图像的均值和标准差，并对图像应用 +/- 一个标准差。
C++ 中的例子是这样的:
Mat img = ...;
Scalar mu, sigma;
meanStdDev(img, mu, sigma);
Mat edges;
Canny(img, edges, mu.val[0] - sigma.val[0], mu.val[0] + sigma.val[0]);
另一种方法是计算图像的中值并确定高于和低于中值的比率(例如 0.66*medianValue 和 1.33*medianValue)。
希望对您有所帮助!
关于java - Android 中 Canny 边缘检测器的快速自适应阈值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12684214/
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