Operador de Canny

El algoritmo de Canny consiste en cuatro grandes pasos:

1. Obtención del gradiente: en este paso se calcula la magnitud y orientación del vector gradiente en cada píxel. La imagen es suavizada previamente con un filtro gaussiano. La intensidad de filtrado es determinado por la desviación estándar (sigma) de la función gaussiana.

2. Selección de los máximos locales del gradiente: con el objetivo de que la imagen obtenida sea efectivamente una imagen de contornos con espesor de 1 pixel.

3. Umbralización por histéresis de los máximos locales del gradiente: para evitar retener los valores máximos locales de baja amplitud (magnitud del gradiente).

4. Unión de los puntos de contorno similares: para obtener contornos cerrados.

Para mayores detalles sobre el método, consulte este documento: Detección de bordes mediante el algoritmo de Canny.

Es posible aplicar el operador de Canny sobre una imagen dada usando la librería scikit-learn de la siguiente manera:

from skimage.feature import canny


edges2 = feature.canny(imagen, sigma=A, low_threshold=B, high_threshold=C)

En donde sigmahace referencia a la desviación estándar del filtro gaussiano, low_threshold y high_threshold a los límites de la umbralización por histéresis. Puede consultar otros parámetros opcionales en la documentación de la función.