OpenCV CannyとMatLab Cannyの違いは何ですか？

MatLab Canny（MLC）がOpenCV Canny（OCC）と比べて非常に異なる理由を誰かが知っていますか？ML-CはOCCよりも正確で接続されたエッジを提供しますが、それはどのようにして可能ですか？私が尋ねる理由は、MLコードのプロトタイプをC ++に実装する必要があり、OpenCVを使用したかったからです。私が試した限りでは、MLのコードをエクスポートすることは実際には不可能です。

敬具、

上記で提案したように、Matlab Cannyエッジ検出器は、「ドキュメントに記載されているように」「ガウスフィルターの導関数」を使用して勾配を計算します。言い換えると、Matlabは画像のガウスぼかしを行い、その平滑化された画像の勾配を検出します...すべて1つのファンシーフィルターを使用します。[詳細を知りたい場合は、edit edgeAndreyの提案どおりに入力してから、smoothGradient()関数までスクロールしてください。]

ぼかし操作は、画像に存在するノイズの量を大幅に減らし、多くの偽のエッジを取り除き、良いものを残します。

残念ながら、OpenCV Canny関数では、関数パラメーターを介して、使用するフィルターカーネルを変更できません。しかしながら。最初に入力画像をぼかしてから、このぼかした画像をキャニー関数に渡すことで、同じ結果を生成できます。

これにより、結果のエッジマップが大幅にクリーンアップされます。入力画像をぼかすために、私はOpenCVのGaussianBlur()関数をで個人的に使用していsigmaX=2ます。これは、Matlabのデフォルトのシグマを模倣しています。最適なぼかしカーネルサイズは場合によって異なりますが、Matlabではを使用して計算さfilterLength = 8*ceil(sigma);れるため、シグマ2の場合、カーネルサイズは(16,16)

ガウスぼかしフィルターとソーベルフィルターはどちらも線形であるため、ぼやけた入力画像をOpenCV Canny()関数に渡すことは、この擬似コードで示されているように、重ね合わせの原理によりMatlabが行うことと数学的に同等です（注：*はたたみ込み演算子です）。

// The Matlab method: the sobel and blur operations are combined into
// a single filter, and that filter is then convolved with the image
matlabFancyFilter = (sobel * blur);
gradient = matlabFancyFilter * image;

// Equivalent method: image is first convolved with the blur filter, and
// then convolved with the sobel filter.
gradient = sobel * (blur * image); // image is filtered twice

ここには、C ++を使用してこれを行う方法を示すOpenCV Cannyチュートリアルがあります。私はpythonの人なので、ここに私がやっていることがあります：

smoothedInput = cv2.GaussianBlur(image, (7,7), 2);
edges = cv2.Canny(smoothedInput, 25, 50);