cvCanny()的使用以及阈值设置的比较

canny算子有两个阈值，上限和下限，构造函数定义为：

void cvCanny(const CvArr* img,CvArr* edges,double lowthreshold,double highthreshold,int apertureSize=3);

需要注意的是canny需要输入的是灰度图像，所以我们在使用canny之前要使用cvCvtColor将之转换为灰度图像，一下程序对高低阈值不同比例，不同大小进行设置来观察cvCanny的显示效果：

// TestCanny.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
// 设置canny中的阈值，对参数进行实验

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

int main(int argc,char** argv)
{
 IplImage* src=cvLoadImage(argv[1],1);
 IplImage* gray=cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),8,1);
 IplImage* dst0=cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),8,1);
 IplImage* dst1=cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),8,1);
 IplImage* dst2=cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),8,1);
 IplImage* dst3=cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),8,1);
 cvCvtColor(src,gray,CV_RGB2GRAY);
 cvCanny(gray,dst0,50,75,3);
 cvCanny(gray,dst1,120,80,3);
 cvCanny(gray,dst3,120,30,3);
 cvCanny(gray,dst2,180,120,3);
 cvNamedWindow("gray",0);
 cvNamedWindow("dst0",0);
 cvNamedWindow("dst1",0);
 cvNamedWindow("dst2",0);
 cvNamedWindow("dst3",0);
 cvShowImage("gray",gray);
 cvShowImage("dst0",dst0);
 cvShowImage("dst1",dst1);
 cvShowImage("dst2",dst2);
 cvShowImage("dst3",dst2);
 cvWaitKey(0);
 cvReleaseImage(&gray);
 cvReleaseImage(&dst0);
 cvReleaseImage(&dst1);
 cvReleaseImage(&dst2);
 cvReleaseImage(&dst3);
 cvDestroyWindow("gray");
 cvDestroyWindow("dst0");
 cvDestroyWindow("dst1");
 cvDestroyWindow("dst2");
 cvDestroyWindow("dst3");
}

图1是显示高低阈值在相同比例不同大小的情况下显示的图像，很显然随着阈值的增加，图像的边缘也趋于明显，因为过滤了许多杂点。这点也是很容易理解的。

 

图2显示的是高低阈值的比例不同所显示的结果。

因此我们可以总结以上实验的结果从而获得canny算子得实质：如果一个像素的梯度大与上限值，则被认为是边缘像素，如果小于下限阈值，则被抛弃，那么如果该店的梯度位于两者之间呢？则当其与高于上限值的像素点连接时我们才保留，否则删除。