C/C++ OpenCV之Canny边缘检测

边缘检查的一般步骤

1.滤波

边缘检查的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶倒数，但倒数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来

改善与噪声有关的边缘检测器的性能。

2.增强

增强边缘的基础是确定图像各点的领域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点领域强度值有显著变化的点

凸显出来

3.检测

常用的方法是通过阈值化方法来检测

Canny函数

void Canny(

inputArray image,

outputArray edges,

double thresholdint1,

double threshold2,

int apertursSize=3,

bool L2gradient=false

)

通常第三个参数和第四个参数的比值是3:1和2:1

下面是代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace cv;int main()
{Mat src = imread("1.jpg");Mat src1 = src;Mat out;namedWindow("原图");imshow("原图", src);//方法一3以下的版本Canny(src, out, 150, 100);namedWindow("方法一的效果图");imshow("方法一的效果图",out);//方法二3以上的版本Mat dst, edge, gray;//创建一个与src1一样的矩阵dst.create(src1.size(), src1.type());//将原图像转为灰度cvtColor(src1, gray, COLOR_RGB2GRAY);//滤波(降噪)blur(gray, edge, Size(3, 3));//cannyMat out2;Canny(edge, out2, 15, 10);dst = Scalar::all(0);src1.copyTo(dst, out2);namedWindow("方法二的效果图");imshow("方法二的效果图", out2);waitKey();return 0;
}

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