OpenCV学习17--Canny算子图像处理

算法介绍：
Canny是一种边缘检测算法
1.高斯模糊–GaussianBlur
2.灰度转换–cvtColor
3.计算梯度–sobel
4.非最大信号抑制对非边缘的像素进行移植，在切向和法向去掉，
5.高低阈值输出二值图像，进行边缘连接，如果大于最高阈值的像素要保留，低于最低的要舍去，中间的作为连接图像。
非多大信号抑制：

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在x方向和y方向做完梯度变换

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角度是梯度变化最大的方向。

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如果在和梯度垂直的方向上的相邻像素点都比自身大，就丢弃。
高低阈值输出二值图像：
T1，T2为阈值，凡是高于T2的都应该被保留，凡是小于T1都应该丢弃，从高于T2的像素出发，凡是大于T1而且互相连接的，都保留，最终得到一个输出二值图像。推荐的高低阈值比值是T2:T1=3:1/2:1，其中T2为高阈值。
API
canny(
InputArray src,
outputArray edges,
double threshold1,
double threshold2,
int aptertureSize, //sobel算子size，通常是3x3，取值为3
bool L2gradient //选择true表示L2来归一化，否则用L1归一化
)
撸代码：

#include #include #include using namespace cv; int t1_value = https://www.it610.com/article/50; int max_value= 255; Mat src,gray_img,blur_img,dst; char out1[] ="1out"; Mat edge_out; void Canmy_demo(int,void *); int main(int argc,char ** argv) { src = https://www.it610.com/article/imread("1.jpg"); namedWindow("input window",CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input window",src); namedWindow(out1,CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvtColor(src,gray_img,CV_BGR2GRAY); blur(gray_img,blur_img,Size(3,3),Point(-1,-1),BORDER_DEFAULT); createTrackbar("Threshold:",out1,&t1_value,max_value,Canmy_demo); Canmy_demo(0,0); waitKey(0); return 0; }void Canmy_demo(int,void *){Canny(blur_img,edge_out,t1_value,t1_value*2,3,false); dst.create(src.size(),src.type()); src.copyTo(dst,edge_out); imshow(out1,edge_out); }

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