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Opencv学习随笔(c++)-Canny算子边缘检测
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-15

本文共 1446 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

OpenCV Canny边缘检测实践指南

在图像处理领域,边缘检测是非常重要的基本操作之一。OpenCV 提供了丰富的工具来实现这一功能,其中 Canny 边缘检测算法尤其著名。以下将从图像读取、预处理到边缘检测的具体实现,带你一步步了解如何使用 OpenCV 进行边缘检测。

1. 图像读取与预处理

首先,我们需要读取输入图像。OpenCV 提供了 imread 函数来读取图像文件。以下代码示例展示了如何读取常见的彩色图像:

Mat lenna = imread("lenna.jpg");

读取完成后,我们需要创建一个与原图大小和类型相同的目标图像矩阵 dst

Mat dst;dst.create(lenna.size(), lenna.type());

接下来,我们使用 imshow 函数显示原图:

imshow("【原图】Canny边缘检测", lenna);

2. 灰度图转换

在进行边缘检测之前,通常需要将彩色图像转换为灰度图像。OpenCV 提供了 cvtColor 函数来实现这一转换。以下是转换代码:

Mat In_grayimg;cvtColor(lenna, In_grayimg, COLOR_BGR2GRAY);

转换完成后,我们可以使用 imshow 函数显示灰度图像:

imshow("【灰度图】Canny边缘检测", In_grayimg);

3. 均值滤波降噪

为了减少灰度图中噪声的影响,我们可以对图像进行均值滤波。OpenCV 提供了 blur 函数来实现这一操作。以下是均值滤波代码:

Mat Out_grayimg;blur(In_grayimg, Out_grayimg, Size(3, 3));

滤波完成后,我们可以再次使用 imshow 函数显示处理后的灰度图像:

imshow("【灰度图】Canny边缘检测", Out_grayimg);

4. Canny 边缘检测

接下来是核心部分——Canny 边缘检测。OpenCV 提供了 Canny 函数来实现这一功能。以下是边缘检测代码:

Mat edge;Canny(Out_grayimg, edge, 15, 100, 3);

这里,edge 是边缘检测后的结果图像。Canny 函数的参数包括源图像、边缘图像、边界阈值、内阈值和边缘检测核的大小。具体数值需要根据实际需求进行调整。

5. 图像合成与保存

为了展示边缘检测结果,我们需要将边缘图像与原图合成在一起。OpenCV 提供了多种图像合成方法,这里我们使用图像复制操作:

// 将 dst 内的所有元素都置为 0dst = Scalar::all(0);// 使用 Canny 边缘图作为掩码,将原图拷贝到目标图中lenna.copyTo(dst, edge);// 显示效果图imshow("【效果图】模糊操作Canny边缘检测", dst);

最后,我们可以将结果保存为图片文件:

imwrite("【效果图】模糊操作Canny边缘检测.jpg", dst);

6. 结果展示与结束

通过上述步骤,我们已经成功实现了 Canny 边缘检测并对图像进行了处理。边缘检测的结果可以通过 imshow 查看实时效果。

waitKey(0);return 0;

这段代码会阻止程序自动结束并等待键盘输入。按下任意键结束程序。

以上就是从图像读取、预处理到边缘检测的完整流程。如果你有任何问题或需要进一步的帮助,请随时联系我!

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