OpenCV学习笔记----边缘检测

第五个程序：边缘检测器

Canny边缘检测是一种常见的边缘检测算法，边缘检测的三大准则如下：

1. 低错误率的边缘检测：检测算法应该精准的找到图像中的尽可能多的边缘，尽可能的减少漏检和误检
2. 最优定位：检测的边缘点应当准确的位于边缘中心
3. 图像中任意边缘应当只被标记一次，同时图像噪声不应产生伪边缘

Canny边缘检测的步骤：

1. 图像灰度化：只有灰度图才能进行边缘检测
2. 使用高斯滤波器，以平滑图像，消除噪声
3. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向
4. 应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散相应
5. 应用双非阈值检测来确定真实的边缘
6. 通过抑制孤立的弱边缘来最终完成边缘检测

Canny函数原型

void Canny(	InputArray image, 
			OutputArray edges,
			double threshold1, 
			double threshold2,
			int apertureSize = 3, 
			bool L2gradient = false);

参数详解：

1. image：输入图像，必须是单通道灰度图像
2. edges：输出图像，单通道黑白图像
3. threashold1和threashold2表示阈值最值，只有像素点梯度大于threashold1且小于threashold2时，数据才被保留
4. apertureSize表示Soble算子大小，默认为3*3

程序源码如下：

#include 
using namespace cv;

int main()
{
    Mat img_rgb,img_gray,img_cny;

    img_rgb = imread("/home/wang/opencv/demo/1.jpg");
    cvtColor(img_rgb,img_gray,COLOR_BGR2GRAY);
    imshow("img_gray",img_gray);

    Canny(img_gray,img_cny,10,100,3,true);
    imshow("img_cny",img_cny);

    waitKey(0);
    return 0;
}

cvtcolor函数

cvtcolor函数用于色彩空间转换，常见的使用方法是将图片转化为灰度图、二值图、HSV和HSI等

函数原型：

void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );

参数解释：

1. src：原始图像
2. dst：处理过的图像
3. code：转换标识
4. dstCn：通道数

程序编译语句如下：

g++ Canny.cpp -o Canny `pkg-config --cflags --libs opencv`

程序运行效果如下：