C#联合Opencv 图像边缘检测

Sobel算子

提取X方向（水平方向）的边缘。

提取Y方向（垂直方向）的边缘。

Sobel算子的优点是方法简单、处理速度快,并且所得的边缘光滑、连续.

其缺点是边缘较粗,由于处理时需作两值化处理,故得到的边缘与阈值的选取也有很大的关系.

public static void Sobel(InputArray Src_Images, OutputArray Dst_Images)
        {
           
            Mat matX = new Mat();
            Mat maty = new Mat();   
            //X方向Sobel运算
            Cv2.Sobel(Src_Images, matX, MatType.CV_64F, 1, 0,3);
            Cv2.ConvertScaleAbs(matX, matX);
            //Y方向Sobel运算
            Cv2.Sobel(Src_Images, maty, MatType.CV_64F, 0, 1,3);
            Cv2.ConvertScaleAbs(maty, maty);
            Cv2.AddWeighted(matX, 0.5, maty, 0.5, 0, Dst_Images);
        }

Scharr算子

public static void Scharr(InputArray Src_Images, OutputArray Dst_Images)
        {
            Mat matX = new Mat();
            Mat maty = new Mat();
            Cv2.Scharr(Src_Images, matX, MatType.CV_64F, 1, 0,3);
            Cv2.ConvertScaleAbs(matX, matX);
            Cv2.Scharr(Src_Images, maty, MatType.CV_64F, 0, 1,3);
            Cv2.ConvertScaleAbs(maty, maty);
            Cv2.AddWeighted(matX, 0.5, maty, 0.5, 0, Dst_Images);
        }

Laplacian算法

 public static void Laplacian(InputArray Src_Images, OutputArray Dst_Images)
        {
            Mat mat = new Mat();      
            Cv2.Laplacian(Src_Images, mat, MatType.CV_16S);
            Cv2.ConvertScaleAbs(mat, Dst_Images);
        }

Canny算法

Canny边缘检测一般步骤：

1.去噪，通常采用高斯滤波器去除噪声

2.求梯度（包括方向），梯度方向一般总与边界垂直，被归为四类：垂直、水平、和两个对角线

3.非极大值抑制

4.滞后阈值

 public static void Canny(InputArray Src_Images, OutputArray Dst_Images, double low_thresold,double up_thresold)
        {
            Mat mat = new Mat();       
            Cv2.Canny(Src_Images, Dst_Images, low_thresold, up_thresold);
        }