【OpenCV】-19、Canny边缘检测

【OpenCV】Canny边缘检测

Canny算法介绍：

Canny是边缘检测算法，在1986年提出的。
是一个很好的边缘检测器
很常用也很实用的图像处理方法

五步 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 - 非最大信号抑制

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 = 3:1/2:1其中T2为高阈值，T1为低阈值

相关API – cv::Canny

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

代码实现

#include
#include
#include

using namespace cv;
using namespace std;

Mat src, gray_src,dst;
int value = 50;
int value_max = 255;
const char* output_title = "canny_demo";
void canny_demo(int,void*);

int main(int argc, char** argv)
{
	src = imread("1.jpg");
	if (src.empty()) {
		cout << "can not load the image..." << endl;
		return -1;
	}
	char input_title[] = "input";
	namedWindow(input_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(input_title, src);

	cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
	createTrackbar("Threshold value", output_title, &value, value_max, canny_demo);

	canny_demo(0,0);

	waitKey(0);
	return 0;
}

void canny_demo(int, void*) {
	Mat edge_image;
	blur(gray_src, gray_src, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);
	Canny(gray_src, edge_image, value, value * 2, 3, false);

	dst.create(src.size(), src.type());
	src.copyTo(dst, edge_image);

	imshow(output_title, dst);

}

实验效果
原图