opencv c++中的canny语法

在OpenCV C++中，Canny函数的语法如下：

void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false);

其中各个参数的含义如下：

- `InputArray image`：输入的单通道图像，可以是灰度图像或者是单通道的彩色图像。
- `OutputArray edges`：输出的二值图像，其中白色像素表示边缘，黑色像素表示非边缘。
- `double threshold1`：第一个阈值，用于进行边缘连接。
- `double threshold2`：第二个阈值，用于进行边缘断开。
- `int apertureSize`：Sobel算子的大小，可以是1、3、5或者7，默认值为3。
- `bool L2gradient`：一个布尔值，用于指定是否使用更精确的L2范数来计算图像梯度，默认值为false。

需要注意的是，Canny函数只能处理单通道图像，如果需要对多通道图像进行边缘检测，则需要将其转换为灰度图像或者单通道的彩色图像。

相关问题

opencv c++中findcontours语法

在OpenCV C++中，`findContours`函数的语法如下：

void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point());

其中，参数含义如下：

- `image`：输入的二值图像，通常为经过边缘检测后得到的图像。
- `contours`：输出的轮廓，为一个`vector<vector<Point> >`类型的数组，其中每个元素表示一个轮廓，包含一系列点的坐标。
- `hierarchy`：输出的轮廓的层级关系，为一个`vector<Vec4i>`类型的数组，其中每个元素包含四个整数，分别表示当前轮廓的父轮廓、子轮廓、内嵌轮廓和外层轮廓的索引。
- `mode`：轮廓检索模式，可以取以下值：
- `RETR_EXTERNAL`：只检索最外层的轮廓。
- `RETR_LIST`：检索所有轮廓，但不建立轮廓间的层级关系。
- `RETR_CCOMP`：检索所有轮廓，并将轮廓分为两层：顶层为各部分的外部边界，次层为空洞的边界。
- `RETR_TREE`：检索所有轮廓，并重构嵌套轮廓的完整层级关系。
- `method`：轮廓逼近方法，可以取以下值：
- `CHAIN_APPROX_NONE`：保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内。
- `CHAIN_APPROX_SIMPLE`：压缩水平、垂直和对角线方向上的像素，仅保留终点坐标。
- `CHAIN_APPROX_TC89_L1`：使用Teh-Chin链逼近算法中的L1距离。
- `CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用Teh-Chin链逼近算法中的Kcos距离。
- `offset`：可选的偏移量，用于指定轮廓点坐标的偏移值。

例如，在检测最外层轮廓并使用简单的轮廓逼近方法时，可以这样调用`findContours`函数：

Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img_canny;
Canny(img, img_canny, 100, 200);

vector<vector<Point>> contours;
findContours(img_canny, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

这将读入名为`test.jpg`的灰度图像，对其进行Canny边缘检测，并在其中寻找最外层轮廓，使用简单的轮廓逼近方法。最终，找到的轮廓将存储在`contours`向量内。

opencv c++ Canny算法代码

Canny算法是一种基于梯度的边缘检测算法，它可以用来检测图像中的边缘。它的代码实现很简单，可以使用OpenCV中的函数cv2.Canny()来实现：

edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)

其中image是输入图像，threshold1和threshold2分别是两个阈值，用来检测图像中的边缘。