手写一份c++opencv 实现canny算子的底层代码
时间: 2023-12-24 17:03:16 浏览: 28
当然,下面是一个简单的示例代码,用于在C++中实现Canny算子的底层代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
void CannyEdgeDetection(const Mat& src, Mat& dst, double threshold1, double threshold2) {
// 转换为灰度图像
Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 使用高斯滤波平滑图像
Mat blurred;
GaussianBlur(gray, blurred, Size(5, 5), 0);
// 使用Sobel算子计算梯度
Mat gradientX, gradientY;
Sobel(blurred, gradientX, CV_16S, 1, 0);
Sobel(blurred, gradientY, CV_16S, 0, 1);
// 计算梯度幅值和方向
Mat gradientMagnitude, gradientDirection;
convertScaleAbs(gradientX, gradientX);
convertScaleAbs(gradientY, gradientY);
addWeighted(gradientX, 0.5, gradientY, 0.5, 0, gradientMagnitude);
phase(gradientX, gradientY, gradientDirection, true);
// 非最大抑制
Mat nonMaxSuppressed;
nonMaxSuppression(gradientMagnitude, gradientDirection, nonMaxSuppressed);
// 双阈值边缘连接
dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
double lowThreshold = threshold1;
double highThreshold = threshold2;
for (int i = 0; i < nonMaxSuppressed.rows; i++) {
for (int j = 0; j < nonMaxSuppressed.cols; j++) {
if (nonMaxSuppressed.at<uchar>(i, j) >= highThreshold) {
dst.at<uchar>(i, j) = 255;
} else if (nonMaxSuppressed.at<uchar>(i, j) >= lowThreshold) {
bool isStrongNeighbor = false;
for (int dx = -1; dx <= 1; dx++) {
for (int dy = -1; dy <= 1; dy++) {
if (nonMaxSuppressed.at<uchar>(i + dx, j + dy) >= highThreshold) {
isStrongNeighbor = true;
break;
}
}
if (isStrongNeighbor) {
break;
}
}
if (isStrongNeighbor) {
dst.at<uchar>(i, j) = 255;
}
}
}
}
}
int main() {
// 读取图像
Mat image = imread("input.jpg");
// 应用Canny算子
Mat edges;
CannyEdgeDetection(image, edges, 50, 150);
// 显示结果
imshow("Canny Edges", edges);
waitKey(0);
return 0;
}
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行更多的参数调整和优化。这段代码假设输入图像是一个彩色图像,它会将其转换为灰度图像并应用Canny算子来检测边缘。