:使用一个阈值检测边缘不太合理,使用上下阈值来检测边缘;我们选择valueMax作为高阈值,valueMin作为低阈值;任何梯度值大于高阈值(valueMax)的一定为边缘;任何小于低阈值(valueMin)的一定不是边缘;而对高阈值和低阈值之间的值进行检查,如果边缘相连,则视为边缘;否则不是边缘。 3.Canny函数实现 (5)python中的Canny函数...
2.3 调用Canny函数的实例代码 1#include <opencv2/core/core.hpp>2#include <opencv2/opencv.hpp>3#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>4#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>5#include <iostream>67usingnamespacestd;8usingnamespacecv;910/*---11【1】Canny算子12---*/13intmain()14{15//载入原...
为了跟踪边缘连接,通过查看弱边缘像素及其8个邻域像素,只要其中一个为强边缘像素,则该弱边缘点就可以保留为真实的边缘。 3、OpenCV 中 Canny 函数 函数原型: void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false) 1. 2. 3. 4. ...
Canny 边缘检测:Canny 函数 void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false); image,输入图像,即源图像,填 Mat 类对象即可,彩色或灰度图像均可,但一般为经过高斯模糊后的灰度图。 edges,输出的边缘图,和源图像有一样的...
下面我们用OpenCV中的Canny函数来检测图像边缘 intmain(){ Mat I=imread("../cat.png"); cvtColor(I,I,CV_BGR2GRAY); Mat contours; Canny(I,contours,125,350); threshold(contours,contours,128,255,THRESH_BINARY); namedWindow("Canny");
下面我们用OpenCV中的Canny函数来检测图像边缘 int main() Mat I=imread("../cat.png"); cvtColor(I,I,CV_BGR2GRAY); Mat contours; Canny(I,contours,125,350); threshold(contours,contours,128,255,THRESH_BINARY); namedWindow("Canny");
C语⾔实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解 ⼀、Canny检测轮廓 在上⼀篇⽂章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果⼀致，⽽soble边缘检测是基于单⼀阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和⾼阈值时的边缘缺失这两个问题。⽽canny算⼦则很好的弥补了这⼀不⾜...
Canny多级边缘检测算法的C语言实现 1 Canny算法的实现流程 1.1 图像读取和灰度化 编程时采用上文所描述的第二种方法来实现图像的灰度化。其中ptr数组中保存的灰度化后的图像数据。具体的灰度化后的效果如图3所示。 [cpp] view plaincopyprint? 1.IplImage* ColorImage = cvLoadImage( "12.jpg", -1 ); //读入...
到此,整个算法写完了。打击下信心,整个算法跑起来没问题,但是没有opencv 的cvCanny 一个函数效果好。分析了下原因,一个是梯度算子选的太简单,opencv一般选用的是3*3 sobel。二是边缘连接性还是不够好,出现了很多断的,也就是邻域跟踪算法不够好。希望有高手能改进。
Opencv中查找轮廓,并用直线拟合,检测每个轮廓的线性程度 代码中利用canny边缘检测绘制并取得工程目录图片下的轮廓,对每个轮廓用直线进行拟合,计算每个轮廓中点到拟合直线的距离。以此来判断一个轮廓的线性程度。包括了霍夫变换检测图像中的直线和累计概率霍夫变换检测图像中的直线 ...