OpenCV——canny算子

1. opencv——Canny算子

Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：

最好的检测： 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。

最好的定位： 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。

最小的响应：图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。
第一步：用高斯平滑滤波器卷积降噪。第二步：计算梯度幅值和方向。第三步：非极大值抑制。第四步：滞后阈值

最简单的Canny用法：

#include<opencv2\opencv.hpp>using namespace cv;
int main()
{Mat src, src1;src = imread("h:\\1.jpg");imshow("原始图", src);Canny(src, src1, 150, 100, 3);//1.输入图 2.输出图 3.高域值 4.低阈值 5.孔径大小，默认值为3imshow("效果图", src1);waitKey(0);return 0;
}

运行结果：

高阶Canny用法:

转换称灰度图，降噪，用Canny，将边缘作掩码，拷贝原图到效果图，得到彩色边缘图。

#include<opencv2\opencv.hpp>using namespace cv;
int main(void)
{Mat src, dst, edge, gray;src = imread("h:\\1.jpg");imshow("原始图", src);//创建与src同类型，同大小的矩阵dstdst.create(src.size(), src.type());//转换灰度图cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);//用3*3内核降噪blur(gray, edge, Size(3, 3));//运行Canny算子Canny(edge, edge, 3, 9, 3);//将dst图片所有像素设置为0，变成黑色dst = Scalar::all(0);//边缘图做掩码，将原图拷贝到效果图中src.copyTo(dst,edge);imshow("效果图", dst);waitKey(0);return 0;
}    Mat src, dst, edge, gray;src = imread("h:\\1.jpg");imshow("原始图", src);//创建与src同类型，同大小的矩阵dstdst.create(src.size(), src.type());//转换灰度图cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);//用3*3内核降噪blur(gray, edge, Size(3, 3));//运行Canny算子Canny(edge, edge, 3, 9, 3);//将dst图片所有像素设置为0，变成黑色dst = Scalar::all(0);//边缘图做掩码，将原图拷贝到效果图中src.copyTo(dst,edge);imshow("效果图", dst);waitKey(0);return 0;
}

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