Opencv 轮廓提取

边缘检测的一般步骤

• 滤波——消除噪声
• 增强——使边界轮廓更加明显
• 检测——选出边缘点

方法一

Canny算法
特点：轮廓细腻

#include   
#include

using namespace std;
using namespace cv;

//边缘检测
int main()
{
	Mat img = imread("1.jpg");
	imshow("原始图", img);

	Mat DstPic, edge, grayImage;

	//创建与src同类型和同大小的矩阵
	DstPic.create(img.size(), img.type());

	//将原始图转化为灰度图
	cvtColor(img, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

	//先使用3*3内核来降噪
	blur(grayImage, edge, Size(3, 3));

	//运行canny算子
	Canny(edge, edge, 3, 9, 3);

	imshow("Canny算法轮廓提取效果", edge);

	waitKey(0);
}

方法二

Sobel算法

#include   
#include

using namespace std;
using namespace cv;

//边缘检测
int main()
{
	Mat img = imread("1.jpg");

	imshow("原始图", img);

	Mat grad_x, grad_y;
	Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst;

	//求x方向梯度
	Sobel(img, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
	imshow("x方向soble", abs_grad_x);

	//求y方向梯度
	Sobel(img, grad_y, CV_16S, 0, 1, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
	imshow("y向soble", abs_grad_y);

	//合并梯度
	addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst);
	imshow("Sobel算法轮廓提取效果", dst);

	waitKey(0);
}

方法三

Laplacian算法

#include   
#include

using namespace std;
using namespace cv;

//边缘检测
int main()
{
	Mat img = imread("1.jpg");
	imshow("原始图", img);
	Mat gray, dst, abs_dst;
	//高斯滤波消除噪声
	GaussianBlur(img, img, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);
	//转换为灰度图
	cvtColor(img, gray, COLOR_RGB2GRAY);
	//使用Laplace函数
	//第三个参数：目标图像深度；第四个参数：滤波器孔径尺寸；第五个参数：比例因子；第六个参数：表示结果存入目标图
	Laplacian(gray, dst, CV_16S, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
	//计算绝对值，并将结果转为8位
	convertScaleAbs(dst, abs_dst);
	imshow("Laplace算法轮廓提取效果", abs_dst);
	
	waitKey(0);
}