OpenCV Canny边缘检测输出写入一个单通道(灰度级)图像

采用Canny算法做边缘检测

 cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,double threshold2, int  aperture_size CV_DEFAULT(3) );

image：单通道输入图像

edges：单通道存储边缘的输出图像

threshold1：第一个阈值

threshold2：第二个阈值

aperture_size ：Sobel算子内核大小

函数 cvCanny 采用 CANNY 算法发现输入图像的边缘而且在输出图像中标识这些边缘。threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割。

需要注意的是，cvCanny只接受单通道图像作为输入。

下面是一个例子：

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

IplImage *doCanny(
    IplImage *in,
    double    lowThresh,
    double    highThresh,
    double    aperture)
{
    if (in->nChannels != 1)
        return(0); // Canny only handles gray scale images
    IplImage *out = cvCreateImage(
                        cvGetSize( in ),
                        in->depth, //IPL_DEPTH_8U,
                        1);
    cvCanny( in, out, lowThresh, highThresh, aperture );
    return( out );
};

int main( int argc, char **argv )
{
    IplImage *img_rgb = cvLoadImage("opencvlogo.jpg");
    IplImage *img_gry = cvCreateImage( cvSize( img_rgb->width, img_rgb->height ), img_rgb->depth, 1);
    cvCvtColor(img_rgb, img_gry , CV_BGR2GRAY);
    cvNamedWindow("Example Gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
    cvNamedWindow("Example Canny", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
    cvShowImage("Example Gray", img_gry );
    IplImage *img_cny = doCanny( img_gry, 10, 100, 3 );
    cvShowImage("Example Canny", img_cny );
    cvWaitKey(0);
    cvReleaseImage( &img_rgb);
    cvReleaseImage( &img_gry);
    cvReleaseImage( &img_cny);
    cvDestroyWindow("Example Gray");
    cvDestroyWindow("Example Canny");
}

结果图：