边缘提取opencv c++

在OpenCV库中，边缘检测是一个常见的图像处理任务，它有助于识别图像中的边界线。边缘提取通常通过C++编写，OpenCV为此提供了一些内置函数。这里简单介绍一下最常见的边缘检测算法之一——Canny边缘检测：

**Canny Edge Detection Algorithm**：
Canny算子是一种多阶段过程：
1. **高斯滤波**：首先应用高斯滤波器平滑输入图像，减少噪声的影响。
2. **计算梯度**：计算图像在x和y方向上的导数，得到两个强度图（Sobel运算）。
3. **非极大值抑制**：对强度图进行平移不变操作，保留每个像素点处强度最大的邻域内的像素值，消除假边缘。
4. **双阈值处理**：设置低阈值和高阈值，将强度图划分为强边缘、弱边缘和背景。大于高阈值的部分被视为边，小于低阈值的部分舍弃，介于两者之间的区域采用双相投票法（Hysteresis）确认是否为边缘。
5. **连接边缘**：最后用霍夫链码或其他方法连接剩余的像素点，形成完整的边缘。

在OpenCV C++中，可以使用`cv::Canny()`函数实现Canny边缘检测，例如：

#include <opencv2/opencv.hpp>

Mat src_image, gray_image, edges;
// 加载图像并转换为灰度
cvtColor(src_image, gray_image, COLOR_BGR2GRAY);
// 应用Canny算子
double threshold1 = 100, threshold2 = 200; // 定义阈值
Canny(gray_image, edges, threshold1, threshold2);
imshow("Edges", edges); // 显示结果