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C++?opencv圖像處理實現(xiàn)圖片邊緣檢測示例

 更新時間: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,祝大家多多進步,早日升職加薪

邊緣檢測簡介

邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題,邊緣檢測的目的是標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點。

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

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  遲滯過程第一個閾值
	threshold2  遲滯過程第二個閾值
	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關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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