Canny边缘检测

admin

Canny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
很常用也很实用的图像处理方法



Canny算法介绍 – 五步 in cv::Canny

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


Canny算法介绍 - 非最大信号抑制


Canny算法介绍-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





API – cv::Canny

[C++] 纯文本查看 复制代码

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
）

默认情况一般选择是L1，参数设置为false

[C++] 纯文本查看 复制代码

/*
注意:
轮廓的提取
*/
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

//声明Canny操作函数
void Canny_Demo(int, void*);


//定义拖动条 起始值和最大值
int t1_value = 50;
int max_value = 255;
//定义输出窗口标题
char out_windows_name[] = "彩色";

// 创建图片对象
Mat gray_src, src, dst;
int main(int argc, char** argv) {
        
        src = imread("D:/IDE/opencv-3.1.0/demo.jpg");
        if (!src.data) {
                printf("加载图片异常\n");
                return -1;
        }
        namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        namedWindow(out_windows_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("input", src);

        //Mat gray_src;
        //转灰度图
        cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
        //创建拖动条
        createTrackbar("调整大小:", "input",&t1_value,max_value, Canny_Demo);
        Canny_Demo(0, 0);

        waitKey(0);
        return 0;
}
//具体Canny的实现
void Canny_Demo(int, void*) {
        Mat edge_output;
        //创建局部灰度图对象,和dst对象
        Mat canny_gray,cv_dst;
        //把灰度图赋值给canny_gray
        gray_src.copyTo(canny_gray);
        
        //模糊平滑处理,降低噪声
        blur(gray_src, canny_gray, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);
        ////Canny处理
        Canny(canny_gray, edge_output, t1_value, t1_value * 2, 3, false);
        //初始化图像
        cv_dst.create(src.size(),src.type());

        src.copyTo(cv_dst, edge_output);
        imshow(out_windows_name, cv_dst);
        //利用取反得到白底效果
        imshow("黑底", edge_output);
        imshow("白底", ~edge_output);

}