C++?opencv圖像處理實(shí)現(xiàn)圖片邊緣檢測示例
更新時(shí)間：2022年05月12日 15:50:32 作者：淺念念52
這篇文章主要為大家介紹了C++?opencv實(shí)現(xiàn)圖片邊緣檢測示例，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪
邊緣檢測簡介
邊緣檢測是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中的基本問題，邊緣檢測的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。
圖像邊緣檢測大幅度地減少了數(shù)據(jù)量，并且剔除量不相關(guān)的信息，保留了圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。
一、邊緣檢測步驟
1.圖像獲取
2.圖像濾波
3.圖像增強(qiáng)
4.圖像檢測
5.圖像定位
二、Canny
1.函數(shù)
void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false); image 8位輸入圖像 edges 單通道8位圖像 threshold1 遲滯過程第一個(gè)閾值 threshold2 遲滯過程第二個(gè)閾值 apertureSize 算子的孔徑大小 L2gradient 范數(shù)
2.代碼
#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img1;
img1 = imread("圖片1.png", 0);
imshow("原圖", img1);
Canny(img1, img1,10, 10);
imshow("Canny", img1);
waitKey(0);
}
效果如下：
二、Sobel
1.函數(shù)
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 輸入 dst 輸出 ddepth 輸出圖像的數(shù)據(jù)類型 dx x方向的差分階數(shù) dy y方向的差分階數(shù) Ksize 尺寸 1,3,5,7 scale 縮放因子 delta 偏值 borderType 邊界像素模式
2.代碼
int main()
{
Mat img1, img2;
img1 = imread("圖片1.png", 0);
imshow("原圖", img1);
Sobel(img1, img2, CV_8U, 2,0,1);
imshow("sobel", img2);
waitKey(0);
}
效果如下：
三、Scharr
1.函數(shù)
void Scharr(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT); src 輸入 dst 輸出 ddepth 輸出圖像的數(shù)據(jù)類型 dx x方向的導(dǎo)數(shù) dy y方向的導(dǎo)數(shù) scale 縮放因子 delta 偏值 borderType 邊界像素模式
2.代碼
int main()
{
Mat img1, img2;
img1 = imread("圖片1.png", 0);
imshow("原圖", img1);
Scharr(img1, img2, CV_8U, 1, 0);
imshow("Scharr", img2);
waitKey(0);
}
效果如下：
四、Laplacian
1.函數(shù)
void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT); src 輸入 dst 輸出 ddepth 輸出圖像的數(shù)據(jù)類型 Ksize 濾波器大小 正奇數(shù) scale 縮放因子 delta 偏值 borderType 邊界像素模式
2.代碼
int main()
{
Mat img1, img2;
img1 = imread("圖片1.png", 0);
imshow("原圖", img1);
Laplacian(img1, img2,CV_8U,1);
imshow("Laplacian", img2);
waitKey(0);
}
效果如下：
總結(jié)
本文只是簡單介紹了幾種常用的邊緣檢測算法函數(shù)，都是調(diào)用函數(shù)解決問題，大家可以更加深入的研究數(shù)學(xué)方式的邊緣檢測算法，更多關(guān)于C++ opencv圖片邊緣檢測的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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