第三个参数,int类型的ddepth,输出图像的深度,支持如下src.depth()和ddepth的组合: 若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F 若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F 若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F 若src.depth()...
namedWindow("效果图窗口1", 1); Canny(src, src1, 150, 100, 3); imshow("效果图窗口", src1); waitKey(30); Mat dst, edge, gray; dst.create(src.size(), src.type());//创建与src同类型和大小的矩阵(dst) cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);//将原图像转换为灰度图像 blur(gray, edge...
InputArray src,//源图OutputArray dst,//目标图intddepth,//图像深度intdx,//x方向上的差分阶数intdy,//y方向上的差分阶数doublescale=1,//缩放因子doubledelta=0,//delta值intborderType=BORDER_DEFAULT )//边界模式 1//【0】创建 grad_x 和 grad_y 矩阵2Mat grad_x, grad_y;3Mat abs_grad_x, a...
通过消除噪声、计算梯度幅度与方向、非极大值抑制及用滞后阈值算法求解图像边缘四个步骤就可实现Canny边缘检测。 OpenCV提供了函数Canny()实现Canny算子,其原型如下: 代码语言:javascript 复制 voidCanny(InputArray image,OutputArray edges,double threshold1,double threshold2,int apertureSize=3,bool L2gradient=false) ...
Canny(src, result, 100, 150, 3, true); // 高阶Canny用法,转灰度图,降噪,将得到的边缘作为掩码加到原图上,得到彩色的边缘图 Mat src2 = imread("test.jpg"); Mat edge, result2; result2=cv::Mat::zeros(src2.size(), src2.type()); ...
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;void main(){// 灰度Canny检测Mat src = imread("test.jpg", 0);Mat result;Canny(src, result, 100, 150, 3, true);// 高阶Canny用法,转灰度图,降噪,将得到的边缘作为掩码加到原图上,得到彩色的边缘图Mat ...
plt img = cv2.imread('messi5.jpg',0) edges = cv2.Canny(img,100,200) cv2.imshow("src"...
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Mat src1 = im.clone(); //最简单的方法,拿过图来直接使用 Canny(src1,dst,150,100); self.secondImageView.image=MatToUIImage(dst); return; 效果 源码(2) NSString*image =@"star.png"; UIImage*image1 = [UIImageimageNamed:image];
算法的实现(2.0版) 后来发现非极大抑制中梯度方向区间的计算可以使用绝对值求解,而且采用绝对值求解后,检测效果要好于1.0版本,修改后程序如下 #define CANNY_SHIFT 16 #define...); Canny(srcImage, canny, 50, 150); imwrite("D:/Canny.bmp", canny); imwrite("D:/Canny1.bmp", canny1...的结果: ...