opencv 5 图像转换(1 边缘检测）

目录

• 边缘检测
  • 一般步骤
  • canny算子
    • 步骤
    • canny函数
      • 彩色canny
  • sobel算子
    • 计算过程
    • Sobel函数()
    • 实例程序
  • Laplacian算子（二阶导数）
  • 示例程序
  • scharr滤波器
  • 综合实例

边缘检测

一般步骤

canny算子

步骤

canny函数

彩色canny

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
	Mat dst, edge, gray;
	Mat src = imread("G://2.jpg");
	Mat src1 = src.clone();
	imshow("原始图", src);
	dst.create(src1.size(), src1.type());
	cvtColor(src1, gray, COLOR_BGR2GRAY);
	blur(gray, edge, Size(3,3));
	Canny(edge, edge, 3, 9, 3);
	dst = Scalar::all(0);
	src1.copyTo(dst, edge);
	
	imshow("效果图",dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}

copyTo函数
image.copyTo(imageROI)。作用是把image的内容复制粘贴到imageROI上；

image.copyTo(imageROI，mask)。 作用是把mask和image重叠以后把mask中像素值为0（black）的点对应的image中的点变为透明，而保留其他点。

sobel算子

计算过程

Sobel函数()

实例程序

//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
//            描述：包含程序所依赖的头文件
//----------------------------------------------------------------------------------------------
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
//            描述：包含程序所使用的命名空间
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//            描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
	//【0】创建 grad_x 和 grad_y 矩阵
	Mat grad_x, grad_y;
	Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst;

	//【1】载入原始图  
	Mat src = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图

	//【2】显示原始图 
	imshow("【原始图】sobel边缘检测", src);

	//【3】求 X方向梯度
	Sobel(src, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
	imshow("【效果图】 X方向Sobel", abs_grad_x);

	//【4】求Y方向梯度
	Sobel(src, grad_y, CV_16S, 0, 1, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
	imshow("【效果图】Y方向Sobel", abs_grad_y);

	//【5】合并梯度(近似)
	addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst);
	imshow("【效果图】整体方向Sobel", dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}

Laplacian算子（二阶导数）

示例程序

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;


//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//            描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------


int main()
{
	//【0】变量的定义
	Mat src, src_gray, dst, abs_dst;

	//【1】载入原始图  
	src = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图

	//【2】显示原始图 
	imshow("【原始图】图像Laplace变换", src);

	//【3】使用高斯滤波消除噪声
	GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);

	//【4】转换为灰度图
	cvtColor(src, src_gray, COLOR_RGB2GRAY);

	//【5】使用Laplace函数
	Laplacian(src_gray, dst, CV_16S, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);

	//【6】计算绝对值，并将结果转换成8位
	convertScaleAbs(dst, abs_dst);

	//【7】显示效果图
	imshow("【效果图】图像Laplace变换", abs_dst);

	waitKey(0);

	return 0;
}

scharr滤波器

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
//		描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;



//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//            描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
	//【0】创建 grad_x 和 grad_y 矩阵
	Mat grad_x, grad_y;
	Mat abs_grad_x, abs_grad_y,dst;

	//【1】载入原始图  
	Mat src = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图

	//【2】显示原始图 
	imshow("【原始图】Scharr滤波器", src); 

	//【3】求 X方向梯度
	Scharr( src, grad_x, CV_16S, 1, 0, 1, 0, BORDER_DEFAULT );
	convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x );
	imshow("【效果图】 X方向Scharr", abs_grad_x); 

	//【4】求Y方向梯度
	Scharr( src, grad_y, CV_16S, 0, 1, 1, 0, BORDER_DEFAULT );
	convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y );
	imshow("【效果图】Y方向Scharr", abs_grad_y); 

	//【5】合并梯度(近似)
	addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst );

	//【6】显示效果图
	imshow("【效果图】合并梯度后Scharr", dst); 

	waitKey(0); 
	return 0; 
}

综合实例

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;


//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
//		描述：全局变量声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
//原图，原图的灰度版，目标图
Mat g_srcImage, g_srcGrayImage, g_dstImage;

//Canny边缘检测相关变量
Mat g_cannyDetectedEdges;
int g_cannyLowThreshold = 1;//TrackBar位置参数  

//Sobel边缘检测相关变量
Mat g_sobelGradient_X, g_sobelGradient_Y;
Mat g_sobelAbsGradient_X, g_sobelAbsGradient_Y;
int g_sobelKernelSize = 1;//TrackBar位置参数  

//Scharr滤波器相关变量
Mat g_scharrGradient_X, g_scharrGradient_Y;
Mat g_scharrAbsGradient_X, g_scharrAbsGradient_Y;


//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//		描述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void ShowHelpText();
static void on_Canny(int, void*);//Canny边缘检测窗口滚动条的回调函数
static void on_Sobel(int, void*);//Sobel边缘检测窗口滚动条的回调函数
void Scharr();//封装了Scharr边缘检测相关代码的函数


//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//		描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main(int argc, char** argv)
{
	//改变console字体颜色
	system("color 2F");

	//显示欢迎语
	ShowHelpText();

	//载入原图
	g_srcImage = imread("1.jpg");
	if (!g_srcImage.data) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！ \n"); return false; }

	//显示原始图
	namedWindow("【原始图】");
	imshow("【原始图】", g_srcImage);

	// 创建与src同类型和大小的矩阵(dst)
	g_dstImage.create(g_srcImage.size(), g_srcImage.type());

	// 将原图像转换为灰度图像
	cvtColor(g_srcImage, g_srcGrayImage, COLOR_BGR2GRAY);

	// 创建显示窗口
	namedWindow("【效果图】Canny边缘检测", WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow("【效果图】Sobel边缘检测", WINDOW_AUTOSIZE);

	// 创建trackbar
	createTrackbar("参数值：", "【效果图】Canny边缘检测", &g_cannyLowThreshold, 120, on_Canny);
	createTrackbar("参数值：", "【效果图】Sobel边缘检测", &g_sobelKernelSize, 3, on_Sobel);

	// 调用回调函数
	on_Canny(0, 0);
	on_Sobel(0, 0);

	//调用封装了Scharr边缘检测代码的函数
	Scharr();

	//轮询获取按键信息，若按下Q，程序退出
	while ((char(waitKey(1)) != 'q')) {}

	return 0;
}


//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------
//		描述：输出一些帮助信息
//----------------------------------------------------------------------------------------------
static void ShowHelpText()
{
	//输出欢迎信息和OpenCV版本
	
	printf("\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION);
	printf("\n\n  ----------------------------------------------------------------------------\n");

	//输出一些帮助信息
	printf("\n\n\t运行成功，请调整滚动条观察图像效果~\n\n"
		"\t按下“q”键时，程序退出。\n");
}


//-----------------------------------【on_Canny( )函数】----------------------------------
//		描述：Canny边缘检测窗口滚动条的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
void on_Canny(int, void*)
{
	// 先使用 3x3内核来降噪
	blur(g_srcGrayImage, g_cannyDetectedEdges, Size(3, 3));

	// 运行我们的Canny算子
	Canny(g_cannyDetectedEdges, g_cannyDetectedEdges, g_cannyLowThreshold, g_cannyLowThreshold * 3, 3);

	//先将g_dstImage内的所有元素设置为0 
	g_dstImage = Scalar::all(0);

	//使用Canny算子输出的边缘图g_cannyDetectedEdges作为掩码，来将原图g_srcImage拷到目标图g_dstImage中
	g_srcImage.copyTo(g_dstImage, g_cannyDetectedEdges);

	//显示效果图
	imshow("【效果图】Canny边缘检测", g_dstImage);
}



//-----------------------------------【on_Sobel( )函数】----------------------------------
//		描述：Sobel边缘检测窗口滚动条的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------
void on_Sobel(int, void*)
{
	// 求 X方向梯度
	Sobel(g_srcImage, g_sobelGradient_X, CV_16S, 1, 0, (2 * g_sobelKernelSize + 1), 1, 1, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(g_sobelGradient_X, g_sobelAbsGradient_X);//计算绝对值，并将结果转换成8位

	// 求Y方向梯度
	Sobel(g_srcImage, g_sobelGradient_Y, CV_16S, 0, 1, (2 * g_sobelKernelSize + 1), 1, 1, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(g_sobelGradient_Y, g_sobelAbsGradient_Y);//计算绝对值，并将结果转换成8位

	// 合并梯度
	addWeighted(g_sobelAbsGradient_X, 0.5, g_sobelAbsGradient_Y, 0.5, 0, g_dstImage);

	//显示效果图
	imshow("【效果图】Sobel边缘检测", g_dstImage);

}


//-----------------------------------【Scharr( )函数】----------------------------------
//		描述：封装了Scharr边缘检测相关代码的函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------
void Scharr()
{
	// 求 X方向梯度
	Scharr(g_srcImage, g_scharrGradient_X, CV_16S, 1, 0, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(g_scharrGradient_X, g_scharrAbsGradient_X);//计算绝对值，并将结果转换成8位

	// 求Y方向梯度
	Scharr(g_srcImage, g_scharrGradient_Y, CV_16S, 0, 1, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(g_scharrGradient_Y, g_scharrAbsGradient_Y);//计算绝对值，并将结果转换成8位

	// 合并梯度
	addWeighted(g_scharrAbsGradient_X, 0.5, g_scharrAbsGradient_Y, 0.5, 0, g_dstImage);

	//显示效果图
	imshow("【效果图】Scharr滤波器", g_dstImage);
}