OpenCV学习笔记（四）

一、Canny边缘检测

函数原型

void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false)

第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，Mat类型的对象，且为单通道8位图像
第二个参数，OutputArray类型的edges，输出的边缘图，需要和源图片一样的尺寸和类型
第三个参数，double类型的threshold1，第一个滞后性阈值
第四个参数，double类型的threshold2，第二个滞后阈值
第五个参数，int类型的apertureSize，表示应用Soble算子的孔径大小，默认值3
第六个参数，bool类型的L2gradient，一个计算图像梯度幅值的标识，默认false
注意：阈值1好阈值2两者中较小的值用于边缘连接，而较大的值用来控制强边缘的初始段，推荐的高低阈值比在2:1到3：1之间。
调用实例：

Mat src = imread("1.jpg");
Canny(src,src,3,9,3);
imshow("[效果图]",src)

示例程序

#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
	Mat src = imread("1.jpg");
	Mat src1 = src.clone();
	imshow("[原始图]", src);
	Mat dst, edge, gray;
	dst.create(src1.size(), src1.type());
	//灰度化
	cvtColor(src1, gray, COLOR_BGR2GRAY);
	//3*3内核降噪
	blur(gray, edge, Size(3,3));
	Canny(gray, edge, 3, 9, 3);
	dst = Scalar::all(0);
	//Canny算子输出的边缘图g_cannyDetectedEdges作为掩码，将原图g_srcImage拷贝到g_dstImage
	src1.copyTo(dst, edge);
	imshow("[效果图]", dst);
	 
	
	waitKey(0);
	return 0;
}

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