void doubleThread_ly(Mat Suppimage, Mat& Edgeimage, int th_high, int th_low); //5 canny函数 void canny_ly(Mat input_image, Mat& output_image, int th_high, int th_low, int Gauss_size, double sigmma); #endif 3.3 CannyLY.cpp文件: #include "CannyLY.h" //1 高斯滤波 void Gaussf...
幸运的是,OpenCV库有cv2.canny()函数,可为我们执行Canny边缘检测。 在本文中,我们将直接使用OpenCV执行边缘检测。 importcv2 importmatplotlib.pyplotasplt 我们将使用以下图片进行今天的教程: Canny边缘检测的第一步是应用高斯模糊。在模糊之前,将图像转换为灰度也很重要: image...
Canny边缘检测是Canny在1986年提出来的,目前仍是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。canny方法基于如下三个基本目标: 1. 低错误率:所有边缘都应被找到,并且不应有虚假响应。 2. 最优定位:已定位的边缘必须尽可能接近真实边缘 。也就是说,由检测子标记为边缘的一点和真实边缘的中心之间的距离应最小。 3...
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) ...
可以直接去https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours/blob/main/Resources/test.png地址直接下载到。 示例代码,对原图进行灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀和侵蚀处理 示例代码如下: 代码语言:javascript 复制 #include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using nam...
说明:OpenCV中cvCanny函数用到了cvSobel的差分计算。 下图为OpenCV的cvCanny函数效果 点击(此处)折叠或打开 #include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> #include <cmath> using namespace std; using namespace cv; ...
canny的目标有3个 低错误率 检测出的边缘都是真正的边缘 定位良好 边缘上的像素点与真正的边缘上的像素点距离应该最小 最小响应 边缘只能标识一次,噪声不应该标注为边缘 canny分几步 滤掉噪声 比如高斯滤波 计算梯度 比如用索贝尔算子算出梯度 非极大值抑制 ...
说明:OpenCV中cvCanny函数用到了cvSobel的差分计算。 下图为OpenCV的cvCanny函数效果 点击(此处)折叠或打开 #include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> #include <cmath> using namespace std; using namespace cv; ...
Canny算子检测原理是通过图像信号函数的极大值来判断图像的边缘像素点。 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶微分操作,但导数通常对噪声很敏感,边缘检测的算法常常 需要根据图像源的数据进行预处理操作,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测的性能。在进行Canny ...
Opencv cvCanny 函数 王孟贤 文章分类 #include"stdafx.h"#include<iostream>#include<highgui.h>#include<cv.h>#include<cxcore.h>intmain(){IplImage*dst=NULL;cvNamedWindow("in");cvNamedWindow("out");IplImage*in=cvLoadImage("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1001.png",0);//导入图片并灰度化 ...