先来  Laplacian()函数

#include<math.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<string.h>
#include<vector>
using namespace cv;
using namespace std;
//
int main()
{
Mat picture, img, cammera, BGm;
VideoCapture capture();
while ()
{
capture >> cammera;
//GaussianBlur(cammera, cammera, Size(2, 3), 0, 0);
Laplacian(cammera, img, -, /*此数字越大,边缘越密集*/);
cvtColor(cammera, BGm, COLOR_RGB2GRAY);
imshow("Original", cammera);
imshow("dealed", img);
imshow("", BGm);
waitKey();
}
return ;
}

之后是Schaar()滤波

    int main()
{
Mat picture, img, cammera, BGm;
VideoCapture capture();
Mat src;
while ()
{
//【0】创建 grad_x 和 grad_y 图片
Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst; //【1】载入原始图 capture >> src;
//【2】显示原始图
imshow("【原始图】Scharr滤波器", src); //【3】求 X方向梯度
Scharr(src, grad_x, CV_16S, , , , , BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);//图像增强
imshow("【效果图】 X方向Scharr", abs_grad_x); //【4】求Y方向梯度
Scharr(src, grad_y, CV_16S, , , , , BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);//图像增强
imshow("【效果图】Y方向Scharr", abs_grad_y); //【5】合并梯度(近似)
addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, , dst); //【6】显示效果图
imshow("【效果图】合并梯度后Scharr", dst); waitKey();
}
return ;
}

接着是综合的例子

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv; Mat g_srcImage, g_srcGrayImage, g_dstImage; //Canny边缘检测相关变量
Mat g_cannyDetectedEdges;
int g_cannyLowThreshold = ;//TrackBar位置参数 //Sobel边缘检测相关变量
Mat g_sobelGradient_X, g_sobelGradient_Y;
Mat g_sobelAbsGradient_X, g_sobelAbsGradient_Y;
int g_sobelKernelSize = ;//TrackBar位置参数 //Scharr滤波器相关变量
Mat g_scharrGradient_X, g_scharrGradient_Y;
Mat g_scharrAbsGradient_X, g_scharrAbsGradient_Y; static void ShowHelpText();
static void on_Canny(int, void*);//Canny边缘检测窗口滚动条的回调函数
static void on_Sobel(int, void*);//Sobel边缘检测窗口滚动条的回调函数
void Scharr();//封装了Scharr边缘检测相关代码的函数 int main(int argc, char** argv)
{
//改变console字体颜色
system("color 2F"); //显示欢迎语
ShowHelpText(); //载入原图
g_srcImage = imread("1.jpg");
if (!g_srcImage.data) { printf("Oh,no,读取srcImage错误~! \n"); return false; } //显示原始图
namedWindow("【原始图】");
imshow("【原始图】", g_srcImage); // 创建与src同类型和大小的矩阵(dst)
g_dstImage.create(g_srcImage.size(), g_srcImage.type()); // 将原图像转换为灰度图像
cvtColor(g_srcImage, g_srcGrayImage, COLOR_BGR2GRAY); // 创建显示窗口
namedWindow("【效果图】Canny边缘检测", WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("【效果图】Sobel边缘检测", WINDOW_AUTOSIZE); // 创建trackbar
createTrackbar("参数值:", "【效果图】Canny边缘检测", &g_cannyLowThreshold, , on_Canny);
createTrackbar("参数值:", "【效果图】Sobel边缘检测", &g_sobelKernelSize, , on_Sobel); // 调用回调函数
on_Canny(, );
on_Sobel(, ); //调用封装了Scharr边缘检测代码的函数
Scharr(); //轮询获取按键信息,若按下Q,程序退出
while ((char(waitKey()) != 'q')) {} return ;
} static void ShowHelpText()
{
//输出一些帮助信息
printf("\n\n\t运行成功,请调整滚动条观察图像效果~\n\n"
"\t按下“q”键时,程序退出。\n");
}
void on_Canny(int, void*)
{
// 先使用 3x3内核来降噪
blur(g_srcGrayImage, g_cannyDetectedEdges, Size(, )); // 运行我们的Canny算子
Canny(g_cannyDetectedEdges, g_cannyDetectedEdges, g_cannyLowThreshold, g_cannyLowThreshold * , ); //先将g_dstImage内的所有元素设置为0
g_dstImage = Scalar::all(); //使用Canny算子输出的边缘图g_cannyDetectedEdges作为掩码,来将原图g_srcImage拷到目标图g_dstImage中
g_srcImage.copyTo(g_dstImage, g_cannyDetectedEdges); //显示效果图
imshow("【效果图】Canny边缘检测", g_dstImage);
}
void on_Sobel(int, void*)
{
// 求 X方向梯度
Sobel(g_srcImage, g_sobelGradient_X, CV_16S, , , ( * g_sobelKernelSize + ), , , BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(g_sobelGradient_X, g_sobelAbsGradient_X);//计算绝对值,并将结果转换成8位 // 求Y方向梯度
Sobel(g_srcImage, g_sobelGradient_Y, CV_16S, , , ( * g_sobelKernelSize + ), , , BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(g_sobelGradient_Y, g_sobelAbsGradient_Y);//计算绝对值,并将结果转换成8位 // 合并梯度
addWeighted(g_sobelAbsGradient_X, 0.5, g_sobelAbsGradient_Y, 0.5, , g_dstImage); //显示效果图
imshow("【效果图】Sobel边缘检测", g_dstImage); } void Scharr()
{
// 求 X方向梯度
Scharr(g_srcImage, g_scharrGradient_X, CV_16S, , , , , BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(g_scharrGradient_X, g_scharrAbsGradient_X);//计算绝对值,并将结果转换成8位 // 求Y方向梯度
Scharr(g_srcImage, g_scharrGradient_Y, CV_16S, , , , , BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(g_scharrGradient_Y, g_scharrAbsGradient_Y);//计算绝对值,并将结果转换成8位 // 合并梯度
addWeighted(g_scharrAbsGradient_X, 0.5, g_scharrAbsGradient_Y, 0.5, , g_dstImage); //显示效果图
imshow("【效果图】Scharr滤波器", g_dstImage);
}

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