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OpenCV 中提供了多种 边界检测（Edge Detection）算法，常用于图像分割、特征提取、物体识别等任务。以下是 OpenCV 中几种常见的边缘检测算法及其原理、使用方法：

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一、Canny 边缘检测（最常用）

原理：

Canny 是一种多阶段边缘检测算法，步骤如下：

1. 高斯滤波（降噪）
2. 计算梯度（Sobel 算子）
3. 非极大值抑制（NMS）
4. 双阈值处理
5. 边缘连接（滞后阈值）

OpenCV 示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;int main() {Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);Mat edges;Canny(img, edges, 50, 150); // 低、高阈值imshow("Canny", edges);waitKey(0);return 0;
}

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二、Sobel 算子（梯度边缘）

原理：

使用 Sobel 卷积核分别对 X 和 Y 方向进行一阶导数计算，得到图像的梯度图。

OpenCV 示例：

Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat grad_x, grad_y;
Sobel(img, grad_x, CV_64F, 1, 0, 3);
Sobel(img, grad_y, CV_64F, 0, 1, 3);
Mat grad;
magnitude(grad_x, grad_y, grad);
imshow("Sobel", grad / 255.0);

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三、Laplacian 算子（二阶边缘）

原理：

Laplacian 是图像的二阶导数，用于检测图像中的快速变化区域。

OpenCV 示例：

Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat lap;
Laplacian(img, lap, CV_64F);
imshow("Laplacian", lap / 255.0);

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四、Scharr 算子（增强的 Sobel）

原理：

Scharr 是 Sobel 的增强版本，对梯度方向的响应更强，适合检测细节丰富的边缘。

OpenCV 示例：

Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat scharr_x, scharr_y;
Scharr(img, scharr_x, CV_64F, 1, 0);
Scharr(img, scharr_y, CV_64F, 0, 1);
Mat grad;
magnitude(scharr_x, scharr_y, grad);
imshow("Scharr", grad / 255.0);

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五、Prewitt 算子（经典算子之一）

OpenCV 中没有内置 Prewitt 算子，但可以通过自定义卷积核实现：

Mat prewitt_x = (Mat_<char>(3,3) << -1,0,1,-1,0,1,-1,0,1);
Mat prewitt_y = (Mat_<char>(3,3) << -1,-1,-1,0,0,0,1,1,1);
Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat dx, dy;
filter2D(img, dx, CV_32F, prewitt_x);
filter2D(img, dy, CV_32F, prewitt_y);
Mat grad;
magnitude(dx, dy, grad);
imshow("Prewitt", grad / 255.0);

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六、边缘检测算法选择建议：

算法	特点	适用场景
Canny	最稳健，抗噪声强，多阶段处理	通用边缘检测任务
Sobel	简单快速，一阶导，方向明显	图像梯度可视化、边缘粗提
Laplacian	二阶导，响应强	精确轮廓，可能含噪点
Scharr	精度高，响应强	精细边缘，高噪场景
Prewitt	基础，教学用途多	教学、复现基础算法

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