opencv::Canny边缘检测
Canny算法介绍 五步 in cv::Canny
高斯模糊 - GaussianBlur
灰度转换 - cvtColor
计算梯度 – Sobel/Scharr
非最大信号抑制
高低阈值输出二值图像 Canny算法介绍-高低阈值输出二值图像
T1, T2为阈值,
凡是高于T2的都保留,
凡是小于T1都丢弃,
从高于T2的像素出发,凡是大于T1而且相互连接的,都保留。
最终得到一个输出二值图像。
推荐的高低阈值比值为 T2: T1 = :/:1其中T2为高阈值,T1为低阈值
Canny(
InputArray src, // 8-bit的输入图像
OutputArray edges, // 输出边缘图像, 一般都是二值图像,背景是黑色
double threshold1, // 低阈值,常取高阈值的1/2或者1/3
double threshold2, // 高阈值
int aptertureSize, // Soble算子的size,通常3x3,取值3
bool L2gradient // 选择 true表示是L2来归一化,否则用L1归一化, 默认情况一般选择是L1,参数设置为false
)
Mat src, gray_src, dst;
int t1_value = ;
int max_value = ;
const char* OUTPUT_TITLE = "Canny Result";
void Canny_Demo(int, void*); int main(int argc, char** argv) {
src = imread(STRPAHT2);
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -;
} cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
createTrackbar("Threshold Value:", OUTPUT_TITLE, &t1_value, max_value, Canny_Demo);
Canny_Demo(, ); waitKey();
return ;
} void Canny_Demo(int, void*) {
Mat edge_output;
blur(gray_src, gray_src, Size(, ), Point(-, -), BORDER_DEFAULT);
Canny(gray_src, edge_output, t1_value, t1_value * , , false); imshow(OUTPUT_TITLE, ~edge_output);
}
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