opencv-邊緣檢測

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// ConsoleApplication3_6_23.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace std;using namespace cv;Mat src,dst,gray;int pro_type = 0;char* windowName = "demo";char* windowName1 = "demo_pro";void Image_pro(int,void*);int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){src = imread("test.png");if(!src.data)return -1;namedWindow(windowName,CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow(windowName,src);GaussianBlur(src,src,Size(3,3),0,0,BORDER_DEFAULT);cvtColor(src,gray,CV_RGB2GRAY);namedWindow(windowName1,CV_WINDOW_AUTOSIZE);createTrackbar("Type : 0-sobel 1-laplace 2-canny /n",windowName1,&pro_type,2,Image_pro);Image_pro(0,0);waitKey(0);return 0;}void Image_pro(int,void*){Mat grd_x,grd_y;Mat abs_grd_x,abs_grd_y;Mat la_dst;switch (pro_type){case 0 :Sobel(gray,grd_x,CV_16S,1,0,3,1,0,BORDER_DEFAULT);convertScaleAbs(grd_x,abs_grd_x);Sobel(gray,grd_y,CV_16S,0,1,3,1,0,BORDER_DEFAULT);convertScaleAbs(grd_y,abs_grd_y);addWeighted(abs_grd_x,0.5,abs_grd_y,0.5,0,dst);break;case 1:Laplacian(gray,la_dst,CV_16S,3,1,0,BORDER_DEFAULT);convertScaleAbs(la_dst,dst);break;case 2:Canny(gray,dst,20,50 * 3,3);break;default:break;}imshow(windowName1,dst);}

效果：

1、

Sobel( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT );

該函數接受了以下參數:

• src_gray: 在本例中為輸入映像，元素類型 CV_8U
• grad_x/grad_y: 輸出映像.
• ddepth: 輸出映像的深度，設定為 CV_16S 避免外溢。
• x_order: x 方向求導的階數。
• y_order: y 方向求導的階數。
• scale, delta 和 BORDER_DEFAULT: 使用預設值
• 
  

2、

Laplacian( src_gray, dst, ddepth, kernel_size, scale, delta, BORDER_DEFAULT );

函數接受了以下參數:

• src_gray: 輸入映像。
• dst: 輸出映像
• ddepth: 輸出映像的深度。 因為輸入映像的深度是 CV_8U ，這裡我們必須定義 ddepth = CV_16S 以避免外溢。
• kernel_size: 內部調用的 Sobel運算元的核心大小，此例中設定為3。
• scale, delta 和 BORDER_DEFAULT: 使用預設值。
• 
  

Canny( detected_edges, detected_edges, lowThreshold, lowThreshold*ratio, kernel_size );

輸入參數:

• detected_edges: 原灰階映像
• detected_edges: 輸出映像 (支援原地計算，可為輸入映像)
• lowThreshold: 使用者通過 trackbar設定的值。
• highThreshold: 設定為低閾值的3倍 (根據Canny演算法的推薦)
• kernel_size: 設定為 3 (Sobel核心大小，內部使用)