Canny算法介绍

Canny是边缘检测算法，在1986年提出的。
是一个很好的边缘检测器
很常用也很实用的图像处理方法

Canny算法介绍 - 非最大信号抑制

Canny算法介绍-高低阈值输出二值图像

T1， T2为阈值，凡是高于T2的都保留，凡是小于T1都丢弃，从高于T2的像素出发，凡是大于T1而且相互连接的，都保留。最终得到一个输出二值图像。
也就是说：
- 如果像素梯度高于上阈值，则该像素被接受为边缘
- 如果像素梯度值低于下阈值，则拒绝它
- 如果像素梯度在两个阈值之间，则仅当它连接到高于上阈值的像素时才接受它。
推荐的高低阈值比值为 T2: T1 = 3:1/2:1其中T2为高阈值，T1为低阈值

API – cv::Canny

Canny（ InputArray src, // 8-bit的输入图像，可以是单通道，也可以是多通道 OutputArray edges,// 输出边缘图像，单通道 8-bit，一般都是二值图像，背景是黑色 double threshold1,// 低阈值，常取高阈值的1/2或者1/3 double threshold2,// 高阈值 int aptertureSize,// Soble算子的size，通常3x3，取值3 bool L2gradient // 选择 true表示是L2来归一化，否则用L1归一化）

默认情况一般选择是L1，参数设置为false

Canny算法介绍 – 五步 in cv::Canny

高斯模糊 - GaussianBlur
灰度转换 - cvtColor
计算梯度 – Sobel/Scharr
非最大信号抑制
高低阈值输出二值图像

程序代码

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;Mat src,gray_src,dst;
char* windows_name="Canny Demo Windows";
int value=50,max_value=255;
void Canny_Demo(int, void*);int main(){// 1. 加载图像src=imread("E:/Experiment/OpenCV/Pictures/girl.jpg");if(!src.data){printf("Could not load ... ");return -1;}namedWindow(windows_name,CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("src",src);// 2. 转成灰度图像cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2BGRA);// 3. 创建滚动条，拖动阈值createTrackbar("低阈值：", windows_name, &value, max_value, Canny_Demo);Canny_Demo(0,0);waitKey(0);return 0;
}
void Canny_Demo(int, void*){Mat blur_src;//这里的 blur 仅仅只是对原始图像去干扰，可有可无，Canny 函数内部已经实现了其算法的五个步骤blur(gray_src, blur_src, Size(3,3), Point(-1,-1),BORDER_DEFAULT);//输入图像的颜色数据类型要求是8bit ， 输入图像可以是 gray ，也可以是 src ，src的干扰线比gray多很多Canny(blur_src, dst, value, value * 2, 3, false);//边缘检测提取，t1_value越大，检测到的边缘越少imshow(windows_name, dst); //如果使用 ~dst 表示将图像黑白反过来Mat result;result.create(src.size(), src.type());//创建一个相同类型，相同大小的Mat对象//如果mask.at(i,j)为1，则把src.at(i,j)赋给dst.at(i,j)，如果mask.at(i,j)为0，则dst.at(i,j)设为0src.copyTo(result, dst);imshow("copyTo", result);
}

运行结果

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