opencv copyto函数

copyTo最一般的用法是src.copyTo(dst)，将src复制到dst矩阵中。

后面一个参数可以表示复制的部分，如上面的代码src.copyTo( dst, detected_edges); 

是将src中detected_edges矩阵对应的非零部分（即边缘检测结果）复制到dst中。

所以最终显示的边缘和原图颜色一样，也可以直接显示detected_edges矩阵（黑白）。

代码：

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include 
#include 

using namespace cv;

/// 全局变量

Mat src, src_gray;
Mat dst, detected_edges;

int edgeThresh = 1;
int lowThreshold;
int const max_lowThreshold = 100;
int ratio = 3;
int kernel_size = 3;
char* window_name = "Edge Map";

/**
 * @函数 CannyThreshold
 * @简介： trackbar 交互回调 - Canny阈值输入比例1:3
 */
void CannyThreshold(int, void*)
{
  /// 使用 3x3内核降噪
  blur( src_gray, detected_edges, Size(3,3) );

  /// 运行Canny算子
  Canny( detected_edges, detected_edges, lowThreshold, lowThreshold*ratio, kernel_size );

  /// 使用 Canny算子输出边缘作为掩码显示原图像
  dst = Scalar::all(0);

  src.copyTo( dst, detected_edges);
  imshow( window_name, dst );
 }


/** @函数 main */
int main( int argc, char** argv )
{
  /// 装载图像
  src = imread( argv[1] );

  if( !src.data )
  { return -1; }

  /// 创建与src同类型和大小的矩阵(dst)
  dst.create( src.size(), src.type() );

  /// 原图像转换为灰度图像
  cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );

  /// 创建显示窗口
  namedWindow( window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

  /// 创建trackbar
  createTrackbar( "Min Threshold:", window_name, &lowThreshold, max_lowThreshold, CannyThreshold );

  /// 显示图像
  CannyThreshold(0, 0);

  /// 等待用户反应
  waitKey(0);

  return 0;
  }