图1中蓝色的线条方向为C点的梯度方向,这样就可以确定其局部的最大值肯定分布在这条线上,也即出了C点外,梯度方向的交点dTmp1和dTmp2这两个点的值也可能会是局部最大值。因此,判断C点灰度与这两个点灰度大小即可判断C点是否为其邻域内的局部最大灰度点。如果经过判断,C点灰度值小于这两个点中的任一个,那...
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...
图像处理:Canny边缘检测C语言实现 最近在做智能小车,在处理赛道图像的时候发现光线对图像的影响特别大,尤其时对于高度低的广角摄像头。 在经过一番衡量后选用了Canny边缘检测来处理图像,得到图像的边缘。 先来看一下效果: 上图时自己通过matlab来验证的图像,同时和matlab自带的canny边缘检测做了对比,看起来效果还不错...
使用Sobel卷积因子计算X、Y方向梯度和梯度方向角代码实现: 代码语言:javascript 复制 //***Sobel卷积因子计算X、Y方向梯度和梯度方向角***//第一个参数imageSourc原始灰度图像;//第二个参数imageSobelX是X方向梯度图像;//第三个参数imageSobelY是Y方向梯度图像;//第四个参数pointDrection是梯度方向角数组指针//...
Canny算法就是基于满足这3个指标的最优解实现的,在对图像中物体边缘敏感性的同时,也可以抑制或消除噪声的影响。 Canny算子边缘检测的具体步骤如下: 一、用高斯滤波器平滑图像 二、用Sobel等梯度算子计算梯度幅值和方向 三、对梯度幅值进行非极大值抑制
根据上面所讲的边缘检测过程,下一个步骤就是对图像进行高斯滤波。可根据之前博文描述的方法获取一维或者二维的高斯滤波核。因此进行图像高斯滤波可有两种实现方式,以下具体进行介绍。 首先定义该部分的通用变量: double nSigma = 0.4;//定义高斯函数的标准差 ...
图1中蓝色的线条方向为C点的梯度方向,这样就可以确定其局部的最大值肯定分布在这条线上,也即出了C点外,梯度方向的交点dTmp1和dTmp2这两个点的值也可能会是局部最大值。因此,判断C点灰度与这两个点灰度大小即可判断C点是否为其邻域内的局部最大灰度点。如果经过判断,C点灰度值小于这两个点中的任一个,那...
根据上面所讲的边缘检测过程,下一个步骤就是对图像进行高斯滤波。可根据之前博文描述的方法获取一维或者二维的高斯滤波核。因此进行图像高斯滤波可有两种实现方式,以下具体进行介绍。 首先定义该部分的通用变量: double nSigma = 0.4; //定义高斯函数的标准差 ...
Canny算法的实现流程 由于本文主要目的在于学习和实现算法,而对于图像读取、视频获取等内容不进行阐述。因此选用OpenCV算法库作为其他功能的实现途径(关于OpenCV的使用,作者将另文表述)。首先展现本文将要处理的彩色图片。 图2 待处理的图像 3.1 图像读取和灰度化 ...
右边图中的4个直线就是4个不同的情况,情况不同,g1、g2、g3、g4代表c的八领域中的4个坐标会有所差异,但是线性插值的原理都是一致的。 代码如下: 1 ///第四步:非极大值抑制 2 //注意事项 权重的选取,也就是离得近权重大 3 /// 4 IplImage * N;//非极大值抑制结果 5 N=cvCreateImage(cvGetSize...