前言 数字图像处理(c++ opencv)--持续更新 1、canny边缘检测 1.1 来源 canny边缘检测算子是传统边缘检测算子中最优秀的,canny检测基于下面三个目标: (1)低错误率。即所有边缘都应该找到,并且没有虚假边缘。 (2)准确的定位边缘。即检测到的边缘应该接近真实的边缘。 (3)单个边缘点响应。即对于边缘检测,只返回
#include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> #include <cmath> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc ,char ** argv) { IplImage * pImg=NULL; IplImage * pCannyImg=NULL; if (argc ==2&&(pImg=cvLoadImage(argv[1],0))!=0)...
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...
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...
使用OpenCV函数cv::Canny实现Canny边缘检测器。 理论 Canny算法也被许多人称为最优检测器,它旨在满足三个主要标准: 低错误率:意味着只检测到存在的边。 良好的定位:检测到的边缘像素和实际边缘像素之间的距离必须最小化。 最小响应:每条边只有一个检测器响应。 步骤: 1)过滤掉噪声。高斯滤波器用于此目的。下面是...
使用Laplacian算子或Canny边缘检测,可以检测图像中的边缘信息。以下是一个示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2 # 读取图像文件 image=cv2.imread('image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 使用Laplacian算子进行边缘检测 edges_laplacian=cv2.Laplacian(image,cv2.CV_64F)edges_laplacia...
2.2 OpenCV中Canny函数详解 Canny函数利用Canny算法来进行图像的边缘检测。 1voidCanny(InputArray image,OutputArray edges,doublethreshold1,2threshold2,intapertureSize =3,boolL2gradient=false); 第一个参数,InputArray类型的image,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可,且需为单通道8位图像。
一、 Canny算子 1.1 Canny()函数各参数详解 void Canny(InputArray image,OutputArray edges,double threshold1,doublethreshold2,int apertureSize = 3,boolL2gradient =false) Ø 第一个参数,InputArray类型的image,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可,且需为单通道8位图像。
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; ...
本节中最后介绍的边缘检测算法是Canny算法,该算法不容易受到噪声的影响,能够识别图像中的弱边缘和强边缘,并结合强弱边缘的位置关系,综和给出图像整体的边缘信息。Canny边缘检测算法是目前最优越的边缘检测算法之一,该方法的检测过程分为以下5个步骤: Step1:使用高斯滤波平滑...