图像处理——基于OpenCV的canny边缘检测

前言

边缘检测是处理图像里面的比较重要的一个概念，现在的边缘有传统的处理算法，也有加入深度学习的边缘检测算法，这里把我用过的几种边缘检测做个对比。

canny算子

1.OpenCV canny() C++ API

void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold,double threshold2,int apertureSize = 3,bool L2gradient = false)

参数说明：
InputArray image：输入图像（8-bit）。
OutputArray edges：输出的边缘图像。
double threshold：第一个滞后性阈值
double threshold2：第二个滞后性阈值
int apertureSize：表示应用Sobel算子的孔径大小，默认值为3
bool L2gradient：一个计算图像梯度幅值的标识，默认值false

2.实现步骤（OpenCV官方文档）

3.代码实现

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>cv::Mat src, gray, dst;cv::Mat canny_edges;
int canny_low_threshold = 1; //Canny边缘检测窗口滚动条的回调函数
static void cannyCallBack(int, void *);  int main()
{src = cv::imread("1.jpg");if (src.empty()){return -1;}cv::namedWindow("原图",0);cv::imshow("原图", src);dst.create(src.size(), src.type());//灰度图像cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);cv::namedWindow("Canny", 0);//创建可调节的窗口cv::createTrackbar("参数值：", "Canny", &canny_low_threshold, 255, cannyCallBack);//调用回调函数cannyCallBack(0, 0);cv::waitKey(0);return 0;
}//回调函数
void cannyCallBack(int, void *)
{//先使用3×3的内核进行降噪blur(gray, canny_edges, cv::Size(3, 3));cv::Mat out;//调用Canny算子Canny(canny_edges, out, canny_low_threshold, canny_low_threshold * 3, 3);dst = cv::Scalar::all(0);src.copyTo(dst, out);//显示效果图imshow("Canny", out);
}

4.运行效果

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