Canny边缘检测

　　有时候，我们需要提取一个图像的边缘利于计算。

　　opencv实现了Canny边缘检测的函数，方便调用。Canny算子的原理是首先在x,y方向求一阶导数，然后组合为4个方向的导数。这些方向的导数达到局部最大值的点就是组成边缘的候选点。

　　1.1cvCanny函数：

CVAPI(void)  cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,
                      double threshold2, int  aperture_size CV_DEFAULT(3) );

　　第一个参数：输入：是灰度图，就算是彩色图也会处理成灰度图

　　第二个参数：输出的图的位置，输出的图式二值图

　　第三第四个参数：是两个阈值，上限与下限，如果一个像素的梯度大于上限，则被认为是边缘像素，如果低于下限则被抛弃，如果介于两者之间，只有当其与高于上限阈值的像素连接时才会被接受。

　　第五个参数：表示模板的大小，如果是3，则表示3*3矩阵的大小

　　

　　有时候在图像变化的时候需要实时的变化阈值，则可以用滑动条来处理。

　　1.2 cvCreateTrackbar

CVAPI(int) cvCreateTrackbar( const char* trackbar_name, const char* window_name,
                             int* value, int count, CvTrackbarCallback on_change CV_DEFAULT(NULL));

　　函数说明：

　　第一个参数表示该trackbar的名称。

　　第二个参数表示窗口名称，该trackbar将显示在这个窗口内。

　　第三个参数表示创建时滑块的位置。

　　第四个参数表示滑块位置的最大值，最小值固定为0。

　　第五个参数表示回调函数。当滑块位置有变化时，系统会调用该回调函数。

　　

　　1.3 配合使用的回调函数

typedef void (CV_CDECL *CvTrackbarCallback)(int pos);

　　当trackbar位置被改变的时，系统会调用这个回调函数，并将参数pos设置为表示trackbar位置的数值

 

演示程序：

　　

#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"

IplImage *g_pSrcImage, *g_pCannyImg;
const char *pstrWindowsCannyTitle = "边缘检测图";
//cvCreateTrackbar的回调函数
void on_trackbar(int threshold)
{
    //canny边缘检测
    cvCanny(g_pSrcImage, g_pCannyImg, threshold, threshold * 3, 3);
    cvShowImage(pstrWindowsCannyTitle, g_pCannyImg);
}
int main()
{
    const char *pstrImageName = "C:/from.bmp";
    const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图";
    const char *pstrWindowsToolBar = "滑动条";

    //从文件中载入图像的灰度图CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE - 灰度图
    g_pSrcImage = cvLoadImage(pstrImageName, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    g_pCannyImg = cvCreateImage(cvGetSize(g_pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);

    //创建窗口
    cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    cvNamedWindow(pstrWindowsCannyTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

//创建滑动条
    int nThresholdEdge = 1;
    cvCreateTrackbar(pstrWindowsToolBar, pstrWindowsCannyTitle, &nThresholdEdge, 200, on_trackbar);

    //在指定窗口中显示图像
    cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, g_pSrcImage);
    on_trackbar(1);

    //等待按键事件
    cvWaitKey();

    cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);
    cvDestroyWindow(pstrWindowsCannyTitle);
    cvReleaseImage(&g_pSrcImage);
    cvReleaseImage(&g_pCannyImg);
    return 0;
}

　　

　　pos=0:

　　

　　pos=50:

　　

 

　　参考：http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/8239625，学习opencv