Canny邊緣檢測用於檢測圖像中的邊緣。它接受灰度圖像作爲輸入，採用多級算法。

您可以使用imgproc類的Canny（）方法對圖像執行此操作，以下是此方法的語法。

Canny(image, edges, threshold1, threshold2)

此方法接受以下參數&負;

• image−AMat表示此操作的源（輸入圖像）的對象。

• edges−AMat表示此操作的目標（邊）的對象。

• threshold1−double類型的變量，表示滯後過程的第一個閾值。

• threshold2−double類型的變量，表示滯後過程的第二個閾值。

Example

下面的程序是一個例子，演示如何對給定的圖像執行Canny邊緣檢測操作。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class CannyEdgeDetection {
   public static void main(String args[]) throws Exception {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file = "E:/OpenCV/chap17/canny_input.jpg";

      // Reading the image
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // Creating an empty matrix to store the result
      Mat gray = new Mat();

      // Converting the image from color to Gray
      Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
      Mat edges = new Mat();

      // Detecting the edges
      Imgproc.Canny(gray, edges, 60, 60*3);

      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap17/canny_output.jpg", edges);
      System.out.println("Image Loaded");
   } 
}

假設下面是上面程序中指定的輸入圖像canny_input.jpg。

Output

在執行上述程序時，您將得到以下輸出&負;

Image Processed

如果您打開指定的路徑，您可以按以下方式觀察輸出圖像−