Canny边缘检测c++
时间: 2023-09-04 21:13:51 浏览: 56
Python中的Canny边缘检测算法是一种基于图像梯度的边缘检测算法,它可以在图像中检测出边缘,并将其转换为二值图像。该算法的主要步骤包括高斯滤波、计算图像梯度、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接等。Canny边缘检测算法在图像处理领域中得到了广泛的应用,可以用于图像分割、目标检测、图像识别等方面。
相关问题
canny算子边缘检测c++
Canny算子是一种经典的边缘检测算法,它可以有效地识别图像中的边缘。Canny算子的原理是通过计算图像梯度来检测边缘,并利用非极大值抑制和双阈值提取来精确地定位边缘。
Canny算子的具体步骤包括:
1. 去噪:首先,对图像进行高斯滤波以去除噪声,这有助于减少错误的边缘检测。
2. 计算梯度:然后,使用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向。梯度幅值表示图像的变化率,梯度方向表示边缘的方向。
3. 非极大值抑制:接下来,对梯度幅值图进行非极大值抑制,保留局部梯度最大值处的像素点,以细化边缘。
4. 双阈值提取:然后,根据设定的高阈值和低阈值,将梯度幅值图像分为强边缘和弱边缘。强边缘像素被确定为最终边缘,而弱边缘像素需要进一步判断是否连接到强边缘。
5. 边缘连接:最后,使用边缘连接算法,将弱边缘与强边缘连接起来,形成完整的边缘。
使用C++进行canny边缘检测
以下是使用C++进行Canny边缘检测的步骤和代码示例:
1.读取图像并转换为灰度图像
```c++
Mat src = imread("image.jpg");
Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
```
2.对灰度图像进行高斯滤波
```c++
Mat blur;
GaussianBlur(gray, blur, Size(3, 3), 0, 0);
```
3.使用Canny函数进行边缘检测
```c++
Mat edges;
Canny(blur, edges, 50, 150);
```
4.显示结果
```c++
imshow("Edges", edges);
waitKey(0);
```
完整代码示例:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("image.jpg");
if (src.empty())
{
std::cout << "Failed to read image file." << std::endl; return -1;
}
Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
Mat blur;
GaussianBlur(gray, blur, Size(3, 3), 0, 0);
Mat edges;
Canny(blur, edges, 50, 150);
imshow("Edges", edges);
waitKey(0);
return 0;
}
```