可能值得跳到維基百科定義的Canny edge detector文章。
該文檔假定您已經知道Gaussian function。 radius
和sigma
都是用戶定義的常量;也許,最好由GaussianBlurImage
method頭文件描述。 (引用下面)
GaussianBlurImage()
模糊圖像。我們用 給定的radius
和標準差(sigma
)的高斯算子對圖像進行卷積。 爲了獲得合理的結果,radius
應該大於sigma
。使用的0
和GaussianBlurImage()
一個 radius
選擇合適的半徑爲你
的GaussianBlurImage方法的格式是:
Image *GaussianBlurImage(const Image *image,onst double radius,
const double sigma,ExceptionInfo *exception)
每個參數的描述如下:
image:
圖像。
radius:
高斯半徑,以像素爲單位,不包括中心像素。
sigma:
高斯的標準差,以像素爲單位。
exception:
返回此結構中的任何錯誤或警告。
更好動手文檔W /例子here。
現在對於最後兩個選項...
{+lower-percent}{+upper-percent}
他們是一個門檻基本上較低&上限。定義一個「信封」或「範圍」,如果你願意的話。他們將基本上組成hysteresis來跟蹤。
與許多Imagemagick和Imagick選項一樣,信息有點粗略。 snidgo a Imagemagick論壇成員在他的網站上有一些更詳細的示例:http://im.snibgo.com/canny.htm – Bonzo