实现canny算子的C++源码

以下是实现 Canny 算子的 C++ 源码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像

    // 高斯滤波
    Mat blurImg;
    GaussianBlur(img, blurImg, Size(5, 5), 1.4);

    // Canny 边缘检测
    Mat cannyImg;
    Canny(blurImg, cannyImg, 50, 150);

    imshow("Original Image", img);
    imshow("Canny Edge Detection", cannyImg);
    waitKey(0);

    return 0;
}

注意，在使用 OpenCV 中的 Canny 函数之前，需要对图像进行高斯滤波处理，以减少噪声对边缘检测的影响。此外，Canny 函数还需要设置两个阈值参数，分别用于控制边缘的强度和连续性。

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C++ 源码实现Canny边界检测算子

以下是一个使用C++实现Canny边缘检测算法的示例代码：

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

using namespace cv;

int main() {
    // 读取输入图像
    Mat image = imread("input.jpg", 0); // 以灰度模式读取图像

    // 高斯滤波
    Mat blurred;
    GaussianBlur(image, blurred, Size(5, 5), 0);

    // 边缘检测
    Mat edges;
    Canny(blurred, edges, 100, 200);

    // 显示结果
    imshow("Original Image", image);
    imshow("Canny Edges", edges);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们使用了OpenCV库来实现Canny边缘检测算法。首先，我们使用`imread`函数读取输入图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用`GaussianBlur`函数对图像进行高斯滤波以减少噪声。接下来，我们使用`Canny`函数进行边缘检测，其中参数100和200分别表示边缘阈值的低阈值和高阈值。最后，我们使用`imshow`函数显示原始图像和检测到的边缘，并使用`waitKey`函数等待用户按下任意键关闭窗口。

请确保在使用此代码之前，已经安装了OpenCV库，并将输入图像命名为"input.jpg"并与代码放在同一目录下。