opencvsharp的Canny
时间: 2023-11-17 14:46:26 浏览: 19
Canny是一种常用的边缘检测算法,OpenCVSharp也提供了对应的函数来实现Canny边缘检测。
使用Canny函数需要指定以下参数:
- src:输入图像。
- dst:输出图像,与输入图像大小和类型相同。
- threshold1:滞后阈值1,用于控制边缘的强度。
- threshold2:滞后阈值2,用于控制边缘的断裂程度。
- apertureSize:Sobel算子的大小,可以为3、5或7。
- L2gradient:一个布尔值,用于指定Sobel算子求梯度时是否采用L2范数。
以下是一个使用Canny函数实现边缘检测的例子:
```csharp
using (Mat src = new Mat("input.jpg", ImreadModes.Color))
using (Mat gray = new Mat())
using (Mat edges = new Mat())
{
Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
Cv2.Canny(gray, edges, 100, 200, 3, false);
Cv2.ImShow("Edges", edges);
Cv2.WaitKey();
}
```
在上面的例子中,我们首先读入一张彩色图像。然后将其转换为灰度图像,并使用Canny函数进行边缘检测,设置滞后阈值分别为100和200,Sobel算子大小为3,Sobel算子求梯度时不采用L2范数。最后将结果显示出来。
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OpenCVSharp本身支持多线程,但在使用Canny边缘检测算法时,需要自己手动实现多线程处理。这是因为Canny算法是一个CPU密集型的算法,在大图像处理时会非常耗时。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用多线程处理Canny算法:
```csharp
using System;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var image = new Mat("input.png", ImreadModes.GrayScale);
var canny = new Mat(image.Size(), MatType.CV_8UC1);
var threads = Environment.ProcessorCount;
var rowsPerThread = image.Rows / threads;
Parallel.For(0, threads, t =>
{
var startRow = t * rowsPerThread;
var endRow = (t + 1) * rowsPerThread;
var roi = new Rect(0, startRow, image.Cols, endRow - startRow);
var roiImage = new Mat(image, roi);
var roiCanny = new Mat(canny, roi);
Cv2.Canny(roiImage, roiCanny, 100, 200, 3, false);
});
using (new Window("input", image))
using (new Window("canny", canny))
{
Cv2.WaitKey();
}
}
}
```
这个示例代码中,我们首先读取了一张灰度图像,然后创建了一个和输入图像相同大小的Mat用于存储Canny边缘检测结果。接着,我们获取了CPU核心数量,计算出每个线程需要处理的行数。然后使用Parallel.For方法并发执行多个线程,每个线程处理自己的一段行数,最后将处理结果拼接起来。在每个线程中,我们使用Rect来定义当前线程需要处理的区域,并将其赋值给一个新的Mat进行处理。最后,我们使用OpenCVSharp的Window类来显示输入图像和Canny边缘检测结果。
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下面是一个基于opencvsharp的c#函数,用于使用Canny算法检测边缘并多线程查找圆心:
```csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;
namespace CannyAndHoughCircle
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// Load image
Mat src = Cv2.ImRead("input.jpg", ImreadModes.Color);
// Convert to grayscale
Mat gray = new Mat();
Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
// Apply Canny edge detection
Mat edges = new Mat();
Cv2.Canny(gray, edges, 50, 200);
// Use HoughCircles to detect circles
CircleSegment[] circles = Cv2.HoughCircles(edges, HoughModes.Gradient, 1, 20, param1: 50, param2: 30, minRadius: 0, maxRadius: 0);
// Find centers of circles using sub-pixel accuracy
foreach (CircleSegment circle in circles)
{
Mat roi = new Mat(src, new Rect((int)(circle.Center.X - circle.Radius), (int)(circle.Center.Y - circle.Radius), (int)(circle.Radius * 2), (int)(circle.Radius * 2)));
Mat gray_roi = new Mat();
Cv2.CvtColor(roi, gray_roi, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
Point2f center = Cv2.PhaseCorrelate(gray_roi, gray);
circle.Center += center;
}
// Draw circles on original image
foreach (CircleSegment circle in circles)
{
Cv2.Circle(src, (int)circle.Center.X, (int)circle.Center.Y, (int)circle.Radius, Scalar.Red, 2);
}
// Show result
Cv2.ImShow("Result", src);
Cv2.WaitKey(0);
}
}
}
```
该函数首先读取输入的图像,将其转换为灰度图像,然后使用Canny算法检测边缘。接下来,使用HoughCircles函数查找图像中的圆。最后,使用相位相关法在每个圆周围的区域中查找圆心,并在原始图像上绘制检测到的圆。
请注意,这个函数只是一个基本的示例,你可以根据自己的需求进行修改和优化。