opencv Canny算子

叙述Canny()函数，这个函数是拿来边缘检测的，最好是高定位低出错。

第一个参数：srcImage，注意要是8位。这个要求和自适应阈值化函数的要求一样。

第二个参数：dstImage，要和srcImage相同大小并且也是8位。

第三个参数，第四个参数是两个阈值化指标。较小的进行边缘连接，较大的控制强边缘的初始阶段。最好大小比为2：1或3：1。

第五个参数：apertrueSize。应用Sobel算子孔径大小。默认值为3。

第六个参数：bool的L2gradient。默认值为false。计算图像梯度幅值的标志。

图像的梯度：梯度的方向是函数f(x,y)变化最快的方向，当图像中存在边缘时，一定有较大的梯度值，相反，当图像中有比较平滑的部分时，灰度值变化较小，则相应的梯度也较小，图像处理中把梯度的模简称为梯度，由图像梯度构成的图像成为梯度图像。

下面书上介绍的彩色Canny算子的思路是：

1：先灰度图，再模糊一下，再用Canny算子一下，得到图形掩膜。

2：Scalar::all(0)初始化dstImage,并且通过copyTo函数将原图加上掩膜复制给dstImage。这就是彩色Canny了。

-----------------------------------代码如下--------------------------------------------------------------------------------

#include"stdafx.h"
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
   Mat srcImage = imread("D:\\PICTURE\\lan.jpeg");
   if (!srcImage.data) {
       printf("读取图片失败\n");
       return 0;
   }
   Mat grayImage, dstImage, edge;
   cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_RGB2GRAY);
   blur(grayImage, edge, Size(3, 3));
   Canny(edge, edge, 3, 9);
   dstImage = Scalar::all(0);
   srcImage.copyTo(dstImage,edge);
   imshow("原图", srcImage);
   imshow("效果图", dstImage);
   waitKey(0);
   return 0;

}

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