图像边缘检测 —— opencv 学习记录（十）

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边缘检测简介

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除量不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。

一、边缘检测步骤

1.图像获取
2.图像滤波
3.图像增强
4.图像检测
5.图像定位

二、Canny

1.函数

void Canny(InputArray image, OutputArray edges,
        double threshold1, double threshold2,
        int apertureSize = 3, bool L2gradient = false);
    image 8位输入图像
    edges 单通道8位图像
    threshold1  迟滞过程第一个阈值
    threshold2  迟滞过程第二个阈值
    apertureSize 算子的孔径大小
    L2gradient 范数

2.代码

#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat img1;
    img1 = imread("图片1.png", 0);
    imshow("原图", img1);
    Canny(img1, img1,10, 10);
    imshow("Canny", img1);
    waitKey(0);

}

效果如下：

三、Sobel

1.函数

void Sobel(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
        int dx, int dy, int ksize = 3,
        double scale = 1, double delta = 0,
        int borderType = BORDER_DEFAULT);
    src 输入
    dst 输出
    ddepth 输出图像的数据类型
    dx x方向的差分阶数
    dy y方向的差分阶数
    Ksize 尺寸 1,3,5,7
    scale 缩放因子
    delta 偏值
    borderType 边界像素模式

2.代码

int main()
{
    Mat img1, img2;
    img1 = imread("图片1.png", 0);
    imshow("原图", img1);
    Sobel(img1, img2, CV_8U, 2,0,1);
    imshow("sobel", img2);
    waitKey(0);

}

效果如下：

四、Scharr

1.函数

void Scharr(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
        int dx, int dy, double scale = 1, double delta = 0,
        int borderType = BORDER_DEFAULT);

    src 输入
    dst 输出
    ddepth 输出图像的数据类型
    dx x方向的导数
    dy y方向的导数
    scale 缩放因子
    delta 偏值
    borderType 边界像素模式

2.代码

int main()
{
    Mat img1, img2;

    img1 = imread("图片1.png", 0);

    imshow("原图", img1);

    Scharr(img1, img2, CV_8U, 1, 0);

    imshow("Scharr", img2);

    waitKey(0);

}

效果如下：

四、Scharr

1.函数

    void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
        int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0,
        int borderType = BORDER_DEFAULT);

    src 输入
    dst 输出
    ddepth 输出图像的数据类型
    Ksize 滤波器大小 正奇数
    scale 缩放因子
    delta 偏值
    borderType 边界像素模式

2.代码

int main()
{
    Mat img1, img2;

    img1 = imread("图片1.png", 0);

    imshow("原图", img1);

    Laplacian(img1, img2,CV_8U,1);

    imshow("Laplacian", img2);

    waitKey(0);

}

效果如下：

总结

本文只是简单介绍了几种常用的边缘检测算法函数，都是调用函数解决问题，大家可以更加深入的研究数学方式的边缘检测算法