OpenCV中哪种边缘检测算法适合检测对象？

我必须制作一个机器人，它必须在充满岩石的竞技场中自动克服障碍。机器人必须通过这个区域并到达终点。我正在考虑使用像canny和sobel这样的边缘检测算子来解决这个问题

我想知道这些是否适合解决这个问题。如果是这样，那么在检测到边缘后，我如何让机器人找到路径，克服岩石障碍

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我正在使用QT IDE和opencv库。

是的，canny是一个非常好的边缘检测器。事实上，opencv实现使用sobel来获得梯度估计。在边缘检测之前，您可能需要对图像应用高斯滤波器。边缘是寻找岩石的良好特征，但根据背景，颜色等其他特征也可能有用。如果您通过立体声、激光扫描仪或类似kinect的传感器收集3D场景信息，可能会更容易。还可以考虑当你撞到岩石上并建立一个地图的位置。

< P>你可以使用轮廓来检测任何物体。您可以通过查找等高线的面积来估计其大小。然后你可以利用瞬间找到物体的中心。

因为你将分析视频帧，而且机器人大部分时间都在移动，图像差异和光流也会很有帮助。除非周围环境和障碍物简单且具有已知特性，否则单独的边缘检测可能不会有很大帮助。张贴现场照片可以帮助那些想回答问题的人。

欢迎来到stackoverflow。这是一个太宽泛的问题，你会想把它缩小到一个具体的问题，更喜欢提到你已经尝试过的。你很可能会按原样结束你的问题。