OpenCV使用Canny函数进行边缘检测
一、概述
A.Canny算法介绍:算法分为五步,opencv已经帮我们封装好了,但是在使用的时候最好用滤波再进行一次降噪,这样效果会更好
1.高斯模糊
2.灰度转换
3.计算梯度Sobel/Scharr
4.非最大信号抑制
5.高低阈值连接输出二值图像
ps:高低阈值:T1, T2为阈值,凡是高于T2的都保留,凡是小于T1都丢弃,从高于T2的像素出发,凡是大于T1而且相互连接的,都保留。最终得到一个输出二值图像。 推荐的高低阈值比值为 T2: T1 = 3:1/2:1其中T2为高阈值,T1为低阈值
B.函数介绍
Canny( InputArray src, // 8-bit的输入图像,也就是单通道图像 OutputArray edges,// 输出边缘图像, 一般都是二值图像,背景是黑色 double threshold1,// 低阈值,常取高阈值的1/2或者1/3 double threshold2,// 高阈值 int aptertureSize,// Soble算子的size,通常3x3,取值3 bool L2gradient // 选择 true表示是L2来归一化,否则用L1归一化,一般我们选择L1,性能更好 )
二、代码示例
Mat src = imread(filePath); if(src.empty()){ return; } imshow("src",src); Mat dst,result,mask; //均值滤波过滤 blur(src,dst,Size(3,3)); //转灰度图像 cvtColor(dst,dst,COLOR_BGRA2GRAY); //边缘检测 Canny(dst,result,50,100,3,true); mask.create(src.size(),src.type()); src.copyTo(mask,result); imshow("mask",mask); imshow("result",result);
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