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);