图像边缘断点连接c++实例

图像边缘检测通常用于计算机视觉，其中一个常见的技术是Sobel算子或Canny边缘检测。在C++中，可以使用OpenCV库来进行这个过程。下面是一个简单的例子，展示如何使用Canny算法检测并连接边缘断点：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 加载图片
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "Failed to load image." << std::endl;
        return -1;
    }

    // Canny边缘检测
    cv::Mat edges;
    cv::Canny(image, edges, 50, 150); // 第一阈值，第二阈值

    // 寻找连续的边缘像素（边缘中断点连接）
    std::vector<cv::Point> endpoints;
    cv::findContours(edges, endpoints, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 使用霍夫变换找到直线段并连接它们
    cv::HoughLinesP(edges, lines, 1, CV_PI / 180, 100, 30, 5); // 参数解释：线密度，角度分辨率，最小投票数，允许误差，最小长度，最大误差
    for (size_t i = 0; i < lines.size(); ++i) {
        cv::line(image, lines[i][0], lines[i][lines[i].size()-1], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    // 显示结果
    cv::imshow("Edges with Connections", image);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取一张灰度图像，然后使用Canny函数进行边缘检测。之后，通过`findContours`函数找到边缘像素，并使用霍夫变换找出直线段。最后，我们在原始图像上画出这些直线段，显示连通后的边缘。