OpenCV边缘检测三种算法（canny、sobel、laplacian） OpenCV边缘检测三种算法（cann

Canny算法

#include #includeusing namespace std; using namespace cv; //边缘检测 int main() { Mat img = imread("lol3.jpg"); imshow("原始图", img); Mat DstPic, edge, grayImage; //创建与src同类型和同大小的矩阵 DstPic.create(img.size(), img.type()); //将原始图转化为灰度图 cvtColor(img, grayImage, COLOR_BGR2GRAY); //先使用3*3内核来降噪 blur(grayImage, edge, Size(3, 3)); //运行canny算子 Canny(edge, edge, 3, 9, 3); imshow("边缘提取效果", edge); waitKey(0); }

Sobel算法

#include #includeusing namespace std; using namespace cv; //边缘检测 int main() { Mat img = imread("lol3.jpg"); imshow("原始图", img); Mat grad_x, grad_y; Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst; //求x方向梯度 Sobel(img, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1,BORDER_DEFAULT); convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x); imshow("x方向soble", abs_grad_x); //求y方向梯度 Sobel(img, grad_y,CV_16S,0, 1,3, 1, 1, BORDER_DEFAULT); convertScaleAbs(grad_y,abs_grad_y); imshow("y向soble", abs_grad_y); //合并梯度 addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst); imshow("整体方向soble", dst); waitKey(0); }

Laplacian算法

#include #includeusing namespace std; using namespace cv; //边缘检测 int main() { Mat img = imread("lol3.jpg"); imshow("原始图", img); Mat gray, dst,abs_dst; //高斯滤波消除噪声 GaussianBlur(img, img, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT); //转换为灰度图 cvtColor(img, gray, COLOR_RGB2GRAY); //使用Laplace函数 //第三个参数：目标图像深度；第四个参数：滤波器孔径尺寸；第五个参数：比例因子；第六个参数：表示结果存入目标图 Laplacian(gray, dst, CV_16S, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT); //计算绝对值，并将结果转为8位 convertScaleAbs(dst, abs_dst); imshow("laplace效果图", abs_dst); waitKey(0); }

【OpenCV边缘检测三种算法（canny、sobel、laplacian）】