OpenCV使用Canny函數進行邊緣檢測

一、概述

　　A.Canny算法介紹：算法分為五步，opencv已經幫我們封裝好了，但是在使用的時候最好用濾波再進行一次降噪，這樣效果會更好

　　　　1.高斯模糊

　　　　2.灰度轉換

　　　　3.計算梯度Sobel/Scharr

　　　　4.非最大信號抑制

　　　　5.高低閾值連接輸出二值圖像

　　　　ps：高低閾值：T1， T2為閾值，凡是高於T2的都保留，凡是小於T1都丟棄，從高於T2的像素出發，凡是大於T1而且相互連接的，都保留。最終得到一個輸出二值圖像。 推薦的高低閾值比值為 T2: T1 = 3:1/2:1其中T2為高閾值，T1為低閾值

　　B.函數介紹　　　　

Canny（
InputArray src, // 8-bit的輸入圖像，也就是單通道圖像
OutputArray edges,// 輸出邊緣圖像， 一般都是二值圖像，背景是黑色
double threshold1,// 低閾值，常取高閾值的1/2或者1/3
double threshold2,// 高閾值
int aptertureSize,// Soble算子的size，通常3x3，取值3
bool L2gradient // 選擇 true表示是L2來歸一化，否則用L1歸一化，一般我們選擇L1,性能更好
）

 

二、代碼示例

Mat src = imread(filePath);
    if(src.empty()){
        return;
    }
    imshow("src",src);
    Mat dst,result,mask;
    //均值濾波過濾
    blur(src,dst,Size(3,3));
    //轉灰度圖像
    cvtColor(dst,dst,COLOR_BGRA2GRAY);
    //邊緣檢測
    Canny(dst,result,50,100,3,true);
    mask.create(src.size(),src.type());
    src.copyTo(mask,result);
    imshow("mask",mask);
    imshow("result",result);