c++图像的边缘检测

图像的边缘检测

cv::Canny 是 OpenCV 中用于进行边缘检测的函数，特别是用于检测图像中的边缘。Canny 边缘检测是一种广泛使用的技术，它能够识别图像中的边缘，这些边缘通常表示对象之间的边界或图像中的显著特征

void cv::Canny(const cv::Mat& image, cv::Mat& edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false);参数说明：image：输入图像，需要进行边缘检测的图像，通常是灰度图像。edges：输出图像，用于存储检测到的边缘。threshold1：第一个阈值，用于边缘检测的强度梯度。threshold2：第二个阈值，用于连接边缘的弱边缘梯度。apertureSize：（可选）Sobel 算子的核大小，默认为3。L2gradient：（可选）一个布尔值，指定是否使用更精确但计算量更大的 L2 范数来计算梯度幅度，默认为false，通常使用 L1 范数。

图像边缘检测案例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace std;
using namespace cv;
#include <iostream>
#include <fstream>#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat inputImage = cv::imread("1.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);//先把图像改成灰色图才能进行边缘的处理// 检查图像是否成功加载if (inputImage.empty()) {std::cerr << "无法加载图像" << std::endl;return -1;}// 创建一个输出图像cv::Mat edges;// 使用Canny边缘检测double lowThreshold = 50; // 低阈值double highThreshold = 150; // 高阈值int apertureSize = 3; // Sobel算子内核大小cv::Canny(inputImage, edges, lowThreshold, highThreshold, apertureSize);//// 显示原始图像和边缘检测结果cv::imshow("原始图像", inputImage);cv::imshow("边缘检测结果", edges);// 等待用户按下键盘任意键后关闭窗口cv::waitKey(0);return 0;
}

在这里插入图片描述

使用3×3的内核进行降噪再进行边缘检测案例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace std;
using namespace cv;
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace cv; //包含cv命名空间
int main() {// 读取图像cv::Mat srcImage = cv::imread("1.jpg");//先把图像改成灰色图才能进行边缘的处理imshow("【原始图】Canny边缘检测", srcImage);Mat dstImage, edge, grayImage; //参数定义//【1】创建与 src同类型和大小的矩阵(dst)dstImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());//【2】将原图像转换为灰度图像//此句代码的OpenCV2版为://cvtColor( srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY )//此句代码的 OpenCV3版为:cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);//【3】先使用 3×3内核来降噪blur(grayImage, edge, Size(3, 3));//【4】运行Canny算子Canny(edge, edge, 3, 9, 3);//【5】显示效果图imshow("【效果图】Canny边缘检测", edge);waitKey(0);return 0;
}

在这里插入图片描述

打开摄像头进行边缘检测

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main()
{//从摄像头读入视频VideoCapture capture(0);Mat edges;//循环显示每一帧while (1){//【1】读入图像Mat frame;//定义一个 Mat变量,用于存储每一帧的图像capture >> frame; //读取当前帧//【2】将原图像转换为灰度图像cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);//转化 BGR彩色图为灰度图//【3】使用 3x3内核来降噪(2x3+1=7)blur(edges, edges, Size(7, 7));//进行模糊//【4】进行canny边缘检测并显示Canny(edges, edges, 0, 30, 3);imshow("被 canny后的视频", edges);//显示经过处理后的当前帧if (waitKey(30) >= 0) break;//延时30ms}return 0;
}