【C++ OpenCV】 Canny算子边缘检测

1.Canny算子算法介绍

a.高斯模糊——GaussianBlur
b. 灰度转换——cvtColor
c. 计算梯度——Sobel/Scharr
d. 非最大信号抑制
e. 高低阈值输出二值图像

2.非最大信号抑制

首先经过梯度的计算，得到X,Y方向上的两个梯度，然后计算总梯度（对GX,GY的平方和开平方或者绝对值相加）
X方向

-1	0	+1
-2	0	+2
-1	0	+1

Y方向

-1	-2	-1
0	0	0
+1	+2	+1

梯度计算公式：
G=√G_x²+G_y²
梯度方向(0-180)
$\alpha =arctan(Gy/Gx)$
根据方向做切线，在切线方向上看左右两个相邻的两个像素，如果大于左右两个像素，则记为边缘，若小于左右两个像素，则该像素值像素值应该用0填充。

3.高低阈值输出二值图像

T1，T2为阈值，凡是和高于T2的都保留，凡是小于T1的都丢弃，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=3:1/2:1，其中T2为高阈值，T1为低阈值。

4.Canny算子API

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,     //Sobel算子的size,通常是3*3，取值3
bool L2gradient      //选择true表示是L2来归一化，否则用L1归一化
)

代码演示：

#include 
#include
#include

using namespace cv;

Mat src, dstGaussian,dst;
Mat gray;
int t1_value = 40;     //滑块的初始值
int max_value = 255;   //滑块的最大值
const char* OUTPUT_TITLE = "Canny Result";

void Canny_Demo(int,void*) {
	Mat edge_output;
	//GaussianBlur(gray, dstGaussian, Size(3, 3), 0, 0);
	blur(gray, dstGaussian, Size(3, 3), Point(-1,-1), BORDER_DEFAULT);
	Canny(dstGaussian, edge_output, t1_value, t1_value * 2, 3, false);

	dst.create(src.size(), src.type());
	src.copyTo(dst, edge_output);  //把边缘中非零的复制过去，显示出来彩色图像
		//函数的说明：把edge_output作为一个mask，mask上为0的图像不复制，复制值为1的图像。
			//dege_output本身就是一个二值图像


	imshow(OUTPUT_TITLE, edge_output);

	imshow(OUTPUT_TITLE, ~edge_output);  
	  //在dege_output前面加上~，表示把原来黑色变成白色，白色变成黑色
}




int main(int argc, int argv) {
	src = imread("D:/image/img1.jpg");
	if (src.empty()) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}

	imshow("src", src);

	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
	createTrackbar("Threshold Value:",OUTPUT_TITLE,&t1_value,max_value,Canny_Demo);
	Canny_Demo(0,0);
	waitKey(0);
	return 0; 
}