浅析识别图片表格的Canny边缘检测算法和Sobel算子

Canny边缘检测算法和Sobel算子都是金鸣识别常用的图像边缘检测算法，在识别图片表格过程中金鸣识别通常会根据不同的场景混合使用它们，以达到最佳的识别效果，它们是非常先进的算法，下面我们来看看它们的实现步骤与区别。

Canny边缘检测算法是一种多阶段的边缘检测算法，它包括以下几个步骤：

1. 噪声抑制：使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。

2. 计算梯度：使用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向。

3. 非极大值抑制：在梯度方向上，对图像进行细化，只保留局部梯度最大值的像素点。

4. 双阈值检测：根据设定的高阈值和低阈值，将边缘像素点分为强边缘和弱边缘。

5. 边缘连接：通过连接强边缘像素点和与之相邻的弱边缘像素点，得到完整的边缘。

Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子，它通过计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向来检测边缘。Sobel算子分为水平和垂直两个方向的算子，分别对应图像在水平和垂直方向上的边缘。

两者的不同之处在于：

1. Canny边缘检测算法是一个完整的边缘检测算法，包括多个步骤，可以得到更准确的边缘结果，而Sobel算子只是其中的一部分。

2. Canny边缘检测算法在计算梯度和边缘连接时，考虑了像素点的局部最大值和阈值的设定，可以更好地抑制噪声和连接边缘，得到更好的边缘检测结果。而Sobel算子只是计算了梯度幅值和方向，没有进行非极大值抑制和边缘连接的处理。