1. opencv——Canny算子

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Canny 的目標是找到一個最優(yōu)的邊緣檢測算法，最優(yōu)邊緣檢測的含義是：

最好的檢測：?算法能夠盡可能多地標識出圖像中的實際邊緣。

最好的定位： 標識出的邊緣要盡可能與實際圖像中的實際邊緣盡可能接近。

最小的響應(yīng)：圖像中的邊緣只能標識一次，并且可能存在的圖像噪聲不應(yīng)標識為邊緣。
第一步：用高斯平滑濾波器卷積降噪。第二步：計算梯度幅值和方向。第三步：非極大值抑制。第四步：滯后閾值

? ? ?最簡單的Canny用法：

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#include<opencv2\opencv.hpp>using namespace cv;
int main()
{Mat src, src1;src = imread("h:\\1.jpg");imshow("原始圖", src);Canny(src, src1, 150, 100, 3);//1.輸入圖 2.輸出圖 3.高域值 4.低閾值 5.孔徑大小，默認值為3imshow("效果圖", src1);waitKey(0);return 0;
}

運行結(jié)果：

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高階Canny用法:

轉(zhuǎn)換稱灰度圖，降噪，用Canny，將邊緣作掩碼，拷貝原圖到效果圖，得到彩色邊緣圖。

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#include<opencv2\opencv.hpp>using namespace cv;
int main(void)
{Mat src, dst, edge, gray;src = imread("h:\\1.jpg");imshow("原始圖", src);//創(chuàng)建與src同類型，同大小的矩陣dstdst.create(src.size(), src.type());//轉(zhuǎn)換灰度圖cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);//用3*3內(nèi)核降噪blur(gray, edge, Size(3, 3));//運行Canny算子Canny(edge, edge, 3, 9, 3);//將dst圖片所有像素設(shè)置為0，變成黑色dst = Scalar::all(0);//邊緣圖做掩碼，將原圖拷貝到效果圖中src.copyTo(dst,edge);imshow("效果圖", dst);waitKey(0);return 0;
}	Mat src, dst, edge, gray;src = imread("h:\\1.jpg");imshow("原始圖", src);//創(chuàng)建與src同類型，同大小的矩陣dstdst.create(src.size(), src.type());//轉(zhuǎn)換灰度圖cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);//用3*3內(nèi)核降噪blur(gray, edge, Size(3, 3));//運行Canny算子Canny(edge, edge, 3, 9, 3);//將dst圖片所有像素設(shè)置為0，變成黑色dst = Scalar::all(0);//邊緣圖做掩碼，將原圖拷貝到效果圖中src.copyTo(dst,edge);imshow("效果圖", dst);waitKey(0);return 0;
}

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV——canny算子的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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