你的代码不够完整,我无法得到我想要的结果

时间: 2024-09-25 17:02:23 浏览: 29
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tstem_matlab_tstem函数代码_tstem_tstem函数_

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非常抱歉,我理解您可能需要更详细的代码示例才能满足需求。如果您想实现四种常见的边缘检测算法(Roberts、Sobel、Laplacian和Canny),下面是一个完整的C++程序,包括OpenCV库的导入和每个步骤的详细实现: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> using namespace cv; std::vector<Mat> detectEdges(const Mat& input, const std::string& algorithm) { std::vector<Mat> results; Mat grayImage, temp; // 转换为灰度图 cvtColor(input, grayImage, COLOR_BGR2GRAY); if (algorithm == "Roberts") { // Roberts算子 Mat kernel = (Mat_<double>(2, 2) << 0, -1, -1, 0); // 定义罗伯茨算子 filter2D(grayImage, temp, -1, kernel); results.push_back(temp); } else if (algorithm == "Sobel") { // Sobel算子 Mat sobelX, sobelY; Scharr(grayImage, sobelX, CV_8U, 1, 0); // 指定方向 Scharr(grayImage, sobelY, CV_8U, 0, 1); magnitude(sobelX, sobelY, sobelX); results.push_back(sobelX); } else if (algorithm == "Laplacian") { // Laplacian算子 Laplacian(grayImage, temp, CV_8U); results.push_back(temp); } else if (algorithm == "Canny") { // Canny边缘检测 Canny(grayImage, temp, 50, 150, 3); results.push_back(temp); } else { throw std::runtime_error("Invalid edge detection algorithm."); } return results; } int main() { try { // 加载图像 Mat img = imread("path_to_your_image.jpg"); if (img.empty()) { std::cerr << "Failed to load image." << std::endl; return -1; } // 边缘检测并保存结果 std::vector<std::pair<std::string, Mat>> edgeResults = { {"Roberts", detectEdges(img, "Roberts")}, {"Sobel", detectEdges(img, "Sobel")}, {"Laplacian", detectEdges(img, "Laplacian")}, {"Canny", detectEdges(img, "Canny")} }; for (const auto& result : edgeResults) { std::cout << "Saving result for " << result.first << "..." << std::endl; imwrite(result.first + "_edge_output.jpg", result.second); } } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl; } return 0; } ``` 请将`"path_to_your_image.jpg"`替换为您实际的图像文件路径,并尝试运行此程序。它会生成四种算法的边缘检测结果,并保存到对应的文件夹里。
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