OpenCV：Canny算子边缘检测

目录

1.简介

2.cv::Canny()

3.实践 

---

1.简介

Canny边缘检测是一个多级边缘检测算法。主要步骤如下：

（1）使用高斯平滑滤波器卷积降噪。

（2）计算平滑后图像的梯度幅值与方向，可以采用不同的梯度算子。

（3）对梯度幅值应用非极大抑制，其过程是找出图像梯度中的局部极大值点，把其他非局部极大值点置0。

（4）使用双阈值检测和连接边缘。高阈值用于找到每一条线段，如果某一个像素位置的梯度幅值超过高阈值，表明找到了一条线段的起始。低阈值用于确定线段上的点，即以上一步找到的线段起始出发，在其邻域内搜寻梯度幅值大于低阈值的像素点，保留为边缘点；梯度幅值小于低阈值的像素点置为背景。

2.cv::Canny()

详情：opencv之Canny()函数

void cv::Canny    (    
InputArray    image,    输入图像：8-bit
OutputArray    edges,    输出边缘图像：单通道，8-bit，size与输入图像一致
double    threshold1,    （阈值1）低阈值。值越大，找到的边缘越少
double    threshold2,    （阈值2）高阈值。
int    apertureSize=3,    Sober算子大小
bool    L2gradient=false  指定用于查找梯度幅度的方程式
)          

 L2gradient：False表示方程式为 |Gx|+|Gy|;True表示方程式为sqrt(Gx^2+Gy^2)（更加精确）。

3.实践 

#include
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;


extern int th=200;
extern int tl=0;
static void on_track_h(int thresh1,void* usedata) {
	Mat src = *((Mat*)usedata);
	Mat dst=Mat::zeros(src.size(),src.type());
	th = thresh1;
	Canny(src, dst, tl, th);
	imshow("Canny算子", dst);
}
static void on_track_l(int thresh2, void* usedata) {
	Mat src = *((Mat*)usedata);
	Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
	tl = thresh2;
	Canny(src, dst, tl, th);
	imshow("Canny算子", dst);
}

int main(int argc, char** argv) {
	Mat image = imread("C:/Users/YY/Pictures/Saved Pictures/frose.jpg");
	Mat out;
	imshow("原图", image);

	int l_h = 200,l_l=0;
	int max_h = 255,max_l=255;
	namedWindow("Canny算子", WINDOW_AUTOSIZE);
	createTrackbar("T_high", "Canny算子", &l_h, max_h, on_track_h,(void*)(&image));
	createTrackbar("T_low", "Canny算子", &l_l, max_l, on_track_l, (void*)(&image));
	on_track_h(100, &image);


	waitKey(0);
	destroyAllWindows();
	return 0;
}