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
#include
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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