基于canny算子边缘检测c++代码

Canny算法是一种常用的边缘检测算法，它主要包含以下几个步骤：

1. 高斯滤波：对原图像进行高斯滤波，去除噪声干扰。

2. 梯度计算：对滤波后的图像进行梯度计算，得到梯度的幅值和方向。

3. 非极大值抑制：对梯度幅值图像进行非极大值抑制，提取出边缘的细节。

4. 双阈值检测：根据设定的高阈值和低阈值对边缘进行二值化，得到最终的边缘图像。

下面是基于C++实现的Canny算法代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) {
        return -1;
    }

    Mat dst;
    Canny(src, dst, 100, 200);

    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}

其中，imread函数用于读取输入图像，Canny函数用于实现Canny算法，imshow函数用于显示图像，waitKey函数用于等待按键响应。

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。

帮我写用c++和mfc实现canny算子边缘检测的函数Canny(pUnchImage, lSrcWidth, lSrcHeight, 0.4, 0.4, 0.79, pUnchEdge);

好的，我可以为您提供一个基于OpenCV库实现的Canny边缘检测函数。由于您提到了MFC，我假设您已经将图像数据存储在了一个unsigned char类型的指针pUnchImage中，且每行数据的宽度为lSrcWidth，图像的高度为lSrcHeight。最终的边缘图像将被存储在另一个unsigned char类型的指针pUnchEdge中。以下是代码实现：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <afx.h> // MFC头文件

void Canny(unsigned char* pUnchImage, int lSrcWidth, int lSrcHeight, double lowThreshold, double highThreshold, double sigma, unsigned char* pUnchEdge)
{
    // 将图像数据转换为OpenCV中的Mat格式
    cv::Mat src(lSrcHeight, lSrcWidth, CV_8UC1, pUnchImage);
    cv::Mat dst(lSrcHeight, lSrcWidth, CV_8UC1, pUnchEdge);

    // Canny边缘检测
    cv::Canny(src, dst, lowThreshold, highThreshold, 3, false);

    // 将Mat格式的边缘图像转换为unsigned char类型的指针
    memcpy(pUnchEdge, dst.data, lSrcHeight * lSrcWidth * sizeof(unsigned char));
}

这里使用了OpenCV中的cv::Canny函数进行边缘检测。其中lowThreshold和highThreshold分别为双阈值的低阈值和高阈值，sigma为高斯滤波的标准差，3表示Sobel算子的大小，false表示不使用L2范数进行梯度计算。最后将Mat格式的边缘图像转换为unsigned char类型的指针并复制到pUnchEdge中。