写一段canny边缘检测代码
时间: 2023-09-01 10:06:33 浏览: 49
当然,下面是一个简单的Canny边缘检测的示例代码:
```c
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcImage = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (srcImage.empty())
{
printf("Failed to load image\n");
return -1;
}
Mat cannyImage;
Canny(srcImage, cannyImage, 50, 150);
imshow("Original Image", srcImage);
imshow("Canny Edge Detection", cannyImage);
waitKey(0);
return 0;
}
```
这个示例代码使用OpenCV库来进行Canny边缘检测。首先,我们会加载一张灰度图像,然后使用`Canny`函数来进行边缘检测。该函数的参数包括输入图像、输出图像、阈值1和阈值2。阈值1和阈值2用于控制边缘的强度,具体的取值可以根据实际情况调整。最后,我们将原始图像和Canny边缘检测结果显示出来,并等待用户按下任意键退出程序。
请注意,为了运行此代码,您需要安装OpenCV库,并将图像文件命名为"image.jpg"并与代码放在同一目录下。
相关问题
请用python写一段canny边缘检测代码
当然,下面是一个使用Python和OpenCV库实现Canny边缘检测的示例代码:
```python
import cv2
def canny_edge_detection(image_path):
# 读取图像
image = cv2.imread(image_path, 0)
# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(image, 50, 150)
# 显示原始图像和边缘检测结果
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Canny Edge Detection", edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 测试代码
image_path = "image.jpg"
canny_edge_detection(image_path)
```
这段代码首先使用`cv2.imread`函数读取指定路径的图像,将其转换为灰度图像。然后,使用`cv2.Canny`函数进行Canny边缘检测,传入图像和阈值参数。阈值1和阈值2用于控制边缘的强度,具体取值可以根据需求进行调整。
最后,使用`cv2.imshow`函数显示原始图像和Canny边缘检测结果,并使用`cv2.waitKey`等待用户按下任意键关闭窗口。
请确保您已经安装了OpenCV库,并将图像文件命名为"image.jpg"并与代码放在同一目录下。
用matlab写一段canny算子的边缘检测代码
以下是用MATLAB实现Canny算子的边缘检测代码:
% 读取图像
I = imread('test.jpg');
% 转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);
% 高斯平滑
Iblur = imgaussfilt(Igray, 1);
% 计算梯度
Ix = imfilter(double(Iblur), [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]);
Iy = imfilter(double(Iblur), [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1]);
G = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);
theta = atan2(Iy, Ix) * 180 / pi;
% 非极大值抑制
[nrows, ncols] = size(G);
nms = zeros(nrows, ncols);
for i = 2:nrows-1
for j = 2:ncols-1
if (theta(i, j) >= -22.5 && theta(i, j) < 22.5) || (theta(i, j) < -157.5 || theta(i, j) >= 157.5)
if (G(i, j) >= G(i, j+1)) && (G(i, j) >= G(i, j-1))
nms(i, j) = G(i, j);
end
elseif (theta(i, j) >= 22.5 && theta(i, j) < 67.5) || (theta(i, j) < -112.5 && theta(i, j) >= -157.5)
if (G(i, j) >= G(i-1, j+1)) && (G(i, j) >= G(i+1, j-1))
nms(i, j) = G(i, j);
end
elseif (theta(i, j) >= 67.5 && theta(i, j) < 112.5) || (theta(i, j) < -67.5 && theta(i, j) >= -112.5)
if (G(i, j) >= G(i-1, j)) && (G(i, j) >= G(i+1, j))
nms(i, j) = G(i, j);
end
else
if (G(i, j) >= G(i-1, j-1)) && (G(i, j) >= G(i+1, j+1))
nms(i, j) = G(i, j);
end
end
end
end
% 双阈值处理
lowthresh = 0.2;
highthresh = 0.4;
edge = zeros(nrows, ncols);
for i = 2:nrows-1
for j = 2:ncols-1
if nms(i, j) < lowthresh
edge(i, j) = 0;
elseif nms(i, j) >= highthresh
edge(i, j) = 1;
elseif nms(i, j) >= lowthresh && nms(i, j) < highthresh
if nms(i-1, j-1) >= highthresh || nms(i-1, j) >= highthresh || nms(i-1, j+1) >= highthresh || nms(i, j-1) >= highthresh || nms(i, j+1) >= highthresh || nms(i+1, j-1) >= highthresh || nms(i+1, j) >= highthresh || nms(i+1, j+1) >= highthresh
edge(i, j) = 1;
end
end
end
end
% 显示结果
imshow(edge);