OpenCV——Canny边缘检测

2shou 发布于2021-10-11 10:58 / 2123人阅读

摘要：应用非极大值抑制算法消除边缘检测带来的杂散相应。应用双阈值法区分强边缘和弱边缘。显示图像三代码边缘检测图像质量较好，无噪声。

一、Canny算法

Canny边缘检测算法是目前最优越的边缘检测算法之一，该算法的检测过程分5个步骤：

使用高斯滤波平滑图像，减少噪声。
计算图像中每个像素的梯度方向和幅值。
应用非极大值抑制算法消除边缘检测带来的杂散相应。
应用双阈值法区分强边缘和弱边缘。
消除孤立的边缘。

二、C++代码

#include #include using namespace cv;using namespace std;int main(){	//----------------读取图像-----------------	Mat img = imread("1.jpg");    //黑白图像边缘检测结果较为明显	Mat gray_img;	cvtColor(img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY);	Mat resultHigh;	//--------------Canny边缘检测--------------	// 图像质量较好，无噪声。因此，无需高斯滤波。	Canny(gray_img, resultHigh, 100, 200, 3);	//----------------显示图像-----------------	imshow("origin_pic", img);	imshow("gray", gray_img);	imshow("resultHigh", resultHigh);	waitKey(0);	return 0;}

三、python代码

import cv2img = cv2.imread("1.jpg")gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# -------------------canny()边缘检测------------------------# 图像质量较好，无噪声。因此，无需高斯滤波。canny = cv2.Canny(gray_img, 100, 200, 3)# ----------------------显示结果----------------------------cv2.imshow("original_img", img)cv2.imshow("gray_img", gray_img)cv2.imshow("Canny", canny)cv2.waitKey(0)

四、结果展示

1、原始图像

2、灰度图像

3、图像边缘

五、参考链接

[1] OpenCV—python 边缘检测（Canny）
[2] OpenCV彩色图与灰度图互相转换
[3] OpenCV–图像转化为灰度图、HSV图
[4] Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一)

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?????? ???Hello，大家好我叫是Dream呀，一个有趣的Python博主，小白一枚，多多关照??? ???CSDN Python领域新星创作者，大二在读，欢迎大家找我合作学习 ?入门须知：这片乐园从不缺乏天才，努力才是你的最终入场券！??? ?最后，愿我们都能在看不到的地方闪闪发光，一起加油进步??? ???一万次悲伤，依然会有Dream，我一直在最温暖的地方等你，唱的就是我！哈哈哈~...

DevYK 2021-09-29 09:34 评论0 收藏0