[](https://crates.io/crates/fast-canny)
[](https://docs.rs/fast-canny/latest/fast-canny)
# fast-canny
**工业级零分配 SIMD Canny 边缘检测器**
基于 Rust 实现的高性能 Canny 边缘检测库，专为实时图像处理场景设计。
通过 AVX2+FMA / NEON 硬件加速、零堆分配 BFS 和 L1 Cache 友好的 Tiling
流水线，在保持算法精度的同时实现极致吞吐量。
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## 目录
- [项目介绍](#项目介绍)
- [功能特性](#功能特性)
- [技术架构](#技术架构)
- [安装与配置](#安装与配置)
- [快速上手](#快速上手)
- [API 文档](#api-文档)
- [示例程序](#示例程序)
- [测试与验证](#测试与验证)
- [性能基准](#性能基准)
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## 项目介绍
Canny 边缘检测是计算机视觉领域最经典的算法之一，广泛应用于：
- 工业质检（缺陷轮廓提取）
- 自动驾驶（车道线、障碍物检测）
- 医学影像（病灶边界分割）
- 实时视频流处理
`fast-canny` 针对以下痛点进行了系统性优化：
| 每帧大量堆分配 | Bump Arena + Zero-Copy Workspace |
| 单线程瓶颈 | Rayon 多核 Tiling 流水线 |
| 标量 Sobel 计算慢 | AVX2+FMA / NEON SIMD 内核 |
| 硬件耦合难移植 | `SobelKernel` trait 运行时分发 |
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## 功能特性
### 算法流水线（五阶段）
```
输入 f32 灰度图
│
▼
① 高斯平滑 — 基于 libblur，可配置 sigma，sigma≤0 时跳过
│
▼
② Sobel 梯度 — 融合幅值+方向，AVX2 一次处理 8 像素
│
▼
③ NMS — 非极大值抑制，细化为单像素宽边缘
│
▼
④ 双阈值化 — 强边缘(255) / 弱边缘(127) / 非边缘(0)
│
▼
⑤ Hysteresis — 零分配 BFS，弱边缘连通强边缘则提拔，否则丢弃
│
▼
输出 u8 二值边缘图（仅含 0 / 255）
```
### 核心特性
- **零帧间分配**：`CannyWorkspace` 预分配所有缓冲区，帧间仅执行 `O(W×H)` 清零
- **SIMD 加速**：x86_64 优先启用 AVX2+FMA，aarch64 使用 NEON，自动回退标量
- **多核 Tiling**：`TILE_SIZE=64` 的 L1 Cache 友好分块，Rayon 并行处理行 Tile
- **独立方向缓冲**：`dir_map` 与 `edge_map` 分离，消除原地覆盖 UB
- **边界安全内聚**：`track_edges` 入口主动清零四周边界，不依赖调用方约定
- **C-FFI 支持**：提供 `canny_workspace_new` / `canny_process_ex` 等 C 接口
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## 技术架构
### 模块结构
```
src/
├── lib.rs # 对外 API：canny()、CannyConfig、CannyError、C-FFI
├── workspace.rs # CannyWorkspace：预分配缓冲区 + Bump Arena
├── gaussian.rs # 高斯平滑（委托 libblur）
├── kernel/
│ ├── mod.rs # SobelKernel trait + 运行时分发 detect()
│ ├── avx2.rs # AVX2+FMA Sobel 融合算子
│ └── aarch64.rs # NEON Sobel 融合算子（aarch64）
├── pipeline.rs # Tiling 多核流水线 execute_tiled_pipeline()
├── nms.rs # NMS + 双阈值化融合算子
├── hysteresis.rs # 零分配 BFS Hysteresis
└── pipeline_ptr.rs # SendPtr / SendConstPtr 跨线程指针包装
```
### 内存布局（CannyWorkspace）
```
buffer_b [f32 × W×H] ← 高斯平滑输出（Sobel 输入）
buffer_a [f32 × W×H] ← 梯度幅值 (mag)
dir_map [u8 × W×H] ← 梯度方向 (0/1/2/3)
edge_map [u8 × W×H] ← NMS 输出 / Hysteresis 最终结果
arena [Bump] ← BFS 栈（帧间 O(1) reset）
kernel [Box<dyn SobelKernel>] ← 运行时选定的硬件实现
```
### 依赖说明
| `rayon` | 1.10 | 多核并行 Tiling |
| `bumpalo` | 3.16 | 零分配 Bump Arena（需 `collections` feature） |
| `bytemuck` | 1.15 | 安全类型转换 |
| `log` | 0.4 | 结构化日志（trace/debug/info/warn/error） |
| `libblur` | 0.23.3 | 高性能高斯模糊（支持 f32 单通道） |
开发/测试依赖：
| `image` | 示例程序图像 I/O |
| `env_logger` | 测试日志输出 |
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## 安装与配置
### 环境要求
- Rust 2024 Edition（`edition = "2024"`）
- Rust 工具链 ≥ 1.80（稳定版）
- x86_64：支持 AVX2+FMA 的 CPU（Haswell 及以后）
- aarch64：ARMv8-A 及以后（NEON 强制基线）
### 作为库依赖引入
在你的 `Cargo.toml` 中添加：
```toml
[dependencies]
fast-canny = { path = "path/to/fast-canny" }
```
### 启用 AVX2 编译优化
在项目根目录创建 `.cargo/config.toml`：
```toml
[target.x86_64-unknown-linux-gnu]
rustflags = ["-C", "target-feature=+avx2,+fma"]
[target.x86_64-pc-windows-msvc]
rustflags = ["-C", "target-feature=+avx2,+fma"]
```
> **注意**：不设置此项时，库会在运行时通过 `is_x86_feature_detected!` 自动检测
> 并回退到标量实现，无需手动配置也能正确运行。
### 构建
```bash
# Debug 构建
cargo build
# Release 构建（启用 LTO + 全优化）
cargo build --release
# 构建动态库（cdylib，供 C/Android 调用）
cargo build --release --lib
```
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## 快速上手
### f32 输入（主 API）
```rust
use fast_canny::{CannyConfig, CannyWorkspace, canny};
fn main() {
// 1. 创建 Workspace（一次性，可跨帧复用）
let (width, height) = (1920usize, 1080usize);
let mut ws = CannyWorkspace::new(width, height)
.expect("尺寸必须 >= 3x3");
// 2. 配置参数
let cfg = CannyConfig::builder()
.sigma(1.0) // 高斯平滑强度，0.0 跳过
.thresholds(50.0, 150.0) // 低阈值 / 高阈值
.build()
.expect("low 必须 <= high");
// 3. 准备输入（f32 灰度图，值域建议 [0, 255]）
let src: Vec<f32> = vec![0.0f32; width * height];
// 4. 执行检测（返回 &[u8]，生命周期绑定到 ws）
let edge_map: &[u8] = canny(&src, &mut ws, &cfg)
.expect("输入长度必须等于 width * height");
// 5. edge_map 仅含 0（非边缘）和 255（边缘）
let edge_count = edge_map.iter().filter(|&&v| v == 255).count();
println!("检测到 {} 个边缘像素", edge_count);
// 6. 下一帧：直接复用 ws，无需重新分配
let next_frame: Vec<f32> = vec![128.0f32; width * height];
let _ = canny(&next_frame, &mut ws, &cfg).unwrap();
}
```
### u8 输入（`canny_u8` API）
适用于直接来自摄像头或图像解码的 u8 灰度图，内部自动完成 u8→f32 转换并写入预分配缓冲区，无额外堆分配：
```rust
use fast_canny::{CannyConfig, CannyWorkspace, canny_u8};
fn main() {
let (width, height) = (640usize, 480usize);
let mut ws = CannyWorkspace::new(width, height).unwrap();
let cfg = CannyConfig::builder()
.sigma(1.0)
.thresholds(30.0, 90.0)
.build()
.unwrap();
// u8 灰度图，每像素 1 字节
let src: Vec<u8> = vec![128u8; width * height];
let edge_map = canny_u8(&src, &mut ws, &cfg).unwrap();
println!("边缘像素数: {}", edge_map.iter().filter(|&&v| v == 255).count());
}
```
### 使用 Builder 配置
```rust
use fast_canny::CannyConfig;
// 标准配置
let cfg = CannyConfig::builder()
.sigma(1.4)
.thresholds(30.0, 90.0)
.build()?;
// 跳过高斯平滑（适合已预处理的输入）
let cfg_no_blur = CannyConfig::builder()
.sigma(0.0)
.thresholds(10.0, 30.0)
.build()?;
// 使用默认值（sigma=1.0, low=50.0, high=150.0）
let cfg_default = CannyConfig::default();
```
### C-FFI 调用示例
```c
#include <stdint.h>
#include <stddef.h>
void* canny_workspace_new(size_t width, size_t height);
void canny_workspace_free(void* ws);
int canny_process_ex(
void* ws,
const float* src, size_t src_len,
float sigma, float low_thresh, float high_thresh,
const uint8_t** out_edge
);
int main() {
void* ws = canny_workspace_new(640, 480);
if (!ws) return -1;
float src[640 * 480] = {0};
const uint8_t* edge = NULL;
int status = canny_process_ex(
ws, src, 640 * 480,
1.0f, 50.0f, 150.0f,
&edge
);
if (status == 0) {
// 使用 edge 指针（生命周期与 ws 相同）
}
canny_workspace_free(ws);
return 0;
}
```
---
## API 文档
### `CannyWorkspace`
```rust
// 创建（尺寸必须 >= 3x3，否则返回 Err(InvalidDimensions)）
pub fn new(width: usize, height: usize) -> Result<Self, CannyError>
// 帧间重置：O(W×H) 清零 edge_map，O(1) 重置 arena
// buffer_a / buffer_b / dir_map 由各阶段完整覆盖，无需清零
pub fn reset(&mut self)
```
**字段说明：**
| `width` / `height` | `usize` | 图像尺寸 |
| `capacity` | `usize` | `width * height` |
| `buffer_a` | `Vec<f32>` | 梯度幅值缓冲区 |
| `buffer_b` | `Vec<f32>` | 高斯平滑输出缓冲区 |
| `dir_map` | `Vec<u8>` | 梯度方向图（值域 0/1/2/3） |
| `edge_map` | `Vec<u8>` | 最终边缘图（值域 0/255） |
| `arena` | `Bump` | BFS 零分配 Arena |
---
### `CannyConfig` / `CannyConfigBuilder`
```rust
pub struct CannyConfig {
pub sigma: f32, // 高斯 sigma，<= 0 跳过高斯
pub low_thresh: f32, // NMS 低阈值
pub high_thresh: f32, // NMS 高阈值（必须 >= low_thresh）
}
CannyConfig::builder()
.sigma(f32)
.thresholds(low: f32, high: f32)
.build() -> Result<CannyConfig, CannyError>
```
### `canny()` / `canny_u8()`
```rust
// f32 输入
pub fn canny<'ws>(
src: &[f32],
ws: &'ws mut CannyWorkspace,
cfg: &CannyConfig,
) -> Result<&'ws [u8], CannyError>
// u8 输入（内部自动转换，无额外堆分配）
pub fn canny_u8<'ws>(
src: &[u8],
ws: &'ws mut CannyWorkspace,
cfg: &CannyConfig,
) -> Result<&'ws [u8], CannyError>
```
返回的 `&[u8]` 生命周期绑定到 `ws`，下次调用 `canny()`/`canny_u8()` 或 `ws.reset()` 前有效。
---
### `CannyError`
| `InvalidDimensions { width, height }` | `width < 3` 或 `height < 3` |
| `InputLengthMismatch { expected, actual }` | `src.len() != width * height` |
| `InvalidThresholds { low, high }` | `low_thresh > high_thresh` |
| `NullPointer` | C-FFI 传入空指针 |
---
### `SobelKernel` trait（内核扩展接口）
```rust
pub trait SobelKernel: Send + Sync {
fn process_row_slice(
&self,
src: &[f32],
mag_out: &mut [f32],
dir_out: &mut [u8],
width: usize,
x_start: usize, // >= 1
x_end: usize, // <= width - 1
y: usize, // >= 1 且 <= height - 2
);
}
```
可通过实现此 trait 接入自定义硬件后端。
---
### `gaussian::apply`
```rust
pub fn apply(
src: &[f32],
dst: &mut [f32],
width: usize,
height: usize,
sigma: f32, // 必须 > 0
)
```
委托 `libblur::gaussian_blur_f32` 实现，使用 `EdgeMode::Clamp` 边界处理。
---
## 示例程序
### `detect_image` — 对真实图片执行边缘检测
```bash
# 基本用法（输出自动命名为 input_edge.jpg）
cargo run --example detect_image -- input.jpg
# 完整参数
cargo run --example detect_image -- input.png output_edge.png 1.0 50.0 150.0
```
参数说明：
| `<输入路径>` | 必填 | 支持 png/jpg/bmp/tiff/webp |
| `[输出路径]` | 自动生成 | 未指定时为 `<stem>_edge.<ext>` |
| `[sigma]` | `1.0` | 高斯平滑强度，`0.0` 跳过 |
| `[low_thresh]` | `50.0` | NMS 低阈值 |
| `[high_thresh]` | `150.0` | NMS 高阈值 |
输出示例：
```
=== fast-canny edge detection ===
input: input.jpg
output: input_edge.jpg
sigma: 1
low_thresh: 50
high_thresh: 150
✓ image loaded: 1920x1080 (2073600 pixels)
✓ workspace created (2.3 ms)
✓ canny done (4.71 ms) — edge pixels: 38420 (1.85%)
✓ result saved: input_edge.jpg
total elapsed: 8.12 ms
```
---
### `visual_demo` — 多维度视觉验证
生成 10 类合成测试图像并执行边缘检测，同时进行阈值和 sigma 敏感性扫描：
```bash
cargo run --example visual_demo
```
输出目录：`target/visual_demo/`，每个用例生成三张图：
| `*_src.png` | 原始输入图（归一化灰度） |
| `*_edge.png` | 二值边缘图（0/255） |
| `*_overlay.png` | 红色边缘叠加在原图上 |
验证用例列表：
| 01 | 均匀图像 | 零边缘 |
| 02 | 垂直阶跃 | 单列边缘 |
| 03 | 水平阶跃 | 单行边缘 |
| 04 | 棋盘格（32px） | 网格边缘 |
| 05 | 圆形 | 闭合曲线 |
| 06 | 噪声图（高阈值）| 稀疏边缘 |
| 07 | 噪声图（低阈值）| 密集边缘 |
| 08 | 线性渐变 | 无边缘（低梯度） |
| 09 | 同心矩形框 | 多条平行边缘 |
| 10 | 最小尺寸 3×3 | 不 panic |
额外扫描：
- **阈值敏感性**：棋盘格图像，5 档阈值（very_low → very_high），验证边缘数单调递减
- **Sigma 敏感性**：圆形图像，5 档 sigma（0.0 → 4.0），验证平滑越强边缘越少
- **多帧复用**：同一 workspace 交替处理阶跃图和均匀图，验证 `reset()` 正确性
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## 测试与验证
### 运行测试
```bash
# 运行所有单元测试 + 集成测试
cargo test
# 显示 log 输出（含 trace/debug 级别）
cargo test -- --nocapture
# 仅运行集成测试
cargo test --test integration
# 运行指定模块
cargo test canny_u8_tests
cargo test nms_boundary_tests
cargo test hysteresis_tests
cargo test determinism_tests
cargo test threshold_behavior_tests
cargo test special_input_tests
```
### 测试模块说明
**`canny_u8_tests`**（6 个用例）
| `test_canny_u8_uniform_no_edges` | 均匀 u8 图像输出零边缘 |
| `test_canny_u8_output_binary` | 输出仅含 0/255 |
| `test_canny_u8_step_image_has_edges` | 阶跃图像产生边缘 |
| `test_canny_u8_matches_f32_path` | u8 路径与 f32 路径结果一致（sigma=0） |
| `test_canny_u8_length_mismatch` | 输入长度不匹配返回正确错误 |
| `test_canny_u8_invalid_thresholds` | 非法阈值返回正确错误 |
**`nms_boundary_tests`**（2 个用例）
| `test_boundary_pixels_always_zero` | 四周边界像素 hysteresis 后必须为 0 |
| `test_step_edges_not_on_boundary` | 阶跃边缘仅出现在内部区域 |
**`hysteresis_tests`**（3 个用例）
| `test_no_strong_seeds_yields_no_edges` | 无强边缘种子时输出全为 0 |
| `test_no_weak_edges_in_output` | 输出中不存在值为 127 的弱边缘 |
| `test_equal_thresholds_no_weak_edges` | low==high 时输出严格二值 |
**`determinism_tests`**（2 个用例）
| `test_deterministic_output` | 同一输入多次调用结果完全一致 |
| `test_interleaved_inputs_deterministic` | 不同输入交替调用结果与单独调用一致 |
**`threshold_behavior_tests`**（2 个用例）
| `test_higher_threshold_fewer_or_equal_edges` | 阈值越高边缘数单调不增 |
| `test_zero_low_thresh_keeps_all_gradient_pixels` | low=0 保留所有梯度像素 |
**`special_input_tests`**（5 个用例）
| `test_all_zero_input` | 全零输入不 panic，输出全 0 |
| `test_all_max_input` | 全 255 输入不 panic，输出全 0 |
| `test_horizontal_line_has_edges` | 单像素宽水平线产生边缘 |
| `test_checkerboard_edge_count_vs_cell_size` | 格子越大边缘数越少 |
| `test_larger_sigma_fewer_or_equal_edges` | sigma 越大边缘数单调不增 |
### Debug 构建额外检查
`cargo test`（debug profile）时自动启用以下运行时断言：
- NMS 方向值越界检测（`dir > 3` 时记录 error 并跳过）
- NMS x 范围合法性检查
- `track_edges` 边界清零自验证
- 边缘密度过高警告（> 20% 时提示调高阈值）
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## 性能基准
在 Intel Core i7-12700K（AVX2+FMA 启用）上的参考数据：
| 640×480 | ~2000 fps | 0（Arena 复用） |
| 1920×1080 | ~400 fps | 0（Arena 复用） |
| 3840×2160 | ~90 fps | 0（Arena 复用） |
> 以上数据为估算值，实际性能取决于 CPU 型号、内存带宽和阈值配置。
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## 致谢
- [libblur](https://crates.io/crates/libblur) — 提供高性能 f32 高斯模糊实现
- [bumpalo](https://crates.io/crates/bumpalo) — 零分配 Bump Arena
- [rayon](https://crates.io/crates/rayon) — 数据并行框架