OpenCV笔记（十八）Canny边缘检测

一、Canny

1.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

2.非最大信号抑制

3.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

二、处理步骤

1. 高斯模糊 - GaussianBlur
2. 灰度转换 - cvtColor
3. 计算梯度 – Sobel/Scharr
4. 非最大信号抑制
5. 高低阈值输出二值图像

三、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
）

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默认情况一般选择是L1，参数设置为false

四、综合例程

#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
Mat src, gray_src, dst;
int t1_value = 50;
int max_value = 255;
const char* OUTPUT_TITLE = "Canny Result";
void Canny_Demo(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
	src = imread("D:/vcprojects/images/lena.png");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}

	char INPUT_TITLE[] = "input image";
	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, &t1_value, max_value, Canny_Demo);
	Canny_Demo(0, 0);

	waitKey(0);
	return 0;
}

void Canny_Demo(int, void*) {
	Mat edge_output;
	blur(gray_src, gray_src, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);
	Canny(gray_src, edge_output, t1_value, t1_value * 2, 3, false);

	//dst.create(src.size(), src.type());
	//src.copyTo(dst, edge_output);
	// (edge_output, edge_output);
	imshow(OUTPUT_TITLE, ~edge_output);
}