常用的Canny边缘算法里包含了四个部分:高斯模糊、Sobel(Scharr)边缘算子、非极大值抑制(NMS)、双阈值法+边缘链接。 高斯模糊 int *Gaussain_Blur(int *image) { static int Blur_image[MT9V03X_H][MT9V03X_W]; // 高斯模糊图像 int *map; float Gaussain_weight_matrix[9] = { 0.0947416, 0.118318, ...
cvCanny函数的定义如下: void cvCanny(const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3 ) 其中src是输入图像,dst是输出的边缘图像。输入图像必须是单通道的灰度图,而输出图像也是单通道的二值图像(黑白图像)。所以往往在载入输入图像调用函数cvLoadImage时,其flag参数设置...
第六个参数:bool 类型的 L2gradient,一个计算图像梯度幅值的标识,默认值false 函数使用: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { //载入原始图 Mat src = imread("1.jpg"); //进行Canny边缘检测 Canny(src, src, 150, 100, 3 ); //显示边缘检测的结果图 imshow("【效果...
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...
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");
Canny边缘算法的核心步骤包括高斯模糊、Sobel（Scharr）边缘算子、非极大值抑制（NMS）以及双阈值法+边缘链接。在高斯模糊部分，`Gaussain_weight_matrix`代表权重矩阵，通常采用的是标准权重矩阵，读者可以根据实际需求自行调整。矩阵的大小取决于摄像头拍摄图像的高度和宽度，调整时只需将`MT9V03X_H`和`...
函数：dst=cv2.Canny(img,minVal,maxVal)img：输入的原始图像；minVal：低阈值 maxVal：高阈值 解析：...
使用cv::Canny()函数需要给出低阈值和高阈值两个阈值。canny算子通常是基于sobel算子,低阈值是宽松阈值,很多不需要的也被检测出来了;高阈值则界定重要轮廓边缘,canny算法结合这两种边缘分布图生成最优的轮廓分布图。 基于现在无人驾驶的火爆,我下载了一张道路图: ...
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");
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。