如何根据图像自动计算canny算子的两个阈值c++

在C++中，你可以使用OpenCV库的自适应阈值化方法来自动计算Canny算子的两个阈值。以下是一个示例代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", 0);

    // 自适应阈值化
    cv::Mat edges;
    cv::adaptiveThreshold(image, edges, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv::THRESH_BINARY, 3, 0);

    // 计算Canny算子的两个阈值
    double threshold1 = cv::mean(edges)[0] * 0.8;
    double threshold2 = cv::mean(edges)[0] * 1.2;

    // 应用Canny边缘检测算法
    cv::Mat cannyEdges;
    cv::Canny(image, cannyEdges, threshold1, threshold2);

    // 显示边缘图像
    cv::imshow("Edges", cannyEdges);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

在上面的代码中，`image`是输入的图像，通过`cv::imread()`函数读取。`edges`是通过自适应阈值化方法计算得到的二值化图像。通过计算`edges`图像的平均值，来设置Canny算子的两个阈值。这里使用平均值的上下浮动范围作为阈值的调整因子。`cannyEdges`是应用Canny边缘检测算法后得到的边缘图像。

你可以根据需要修改图像文件路径和参数，以及调整阈值的浮动范围。编译并运行上述代码，它将自动计算Canny算子的两个阈值，并应用边缘检测算法得到边缘图像。注意，为了运行这段代码，你需要安装OpenCV库。