计算图像中的边缘点并进行亚像素c++
时间: 2024-04-11 10:33:01 浏览: 28
在C++中,你可以使用OpenCV库的Canny边缘检测算法来计算图像中的边缘点,并且使用OpenCV的findContours函数来获取边缘轮廓,进而进行亚像素级别的边缘检测。以下是一个示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", 0);
// 应用Canny边缘检测算法
cv::Mat edges;
cv::Canny(image, edges, 100, 200);
// 查找边缘轮廓
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(edges, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 循环遍历边缘轮廓
for(size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
// 进行亚像素边缘检测
cv::approxPolyDP(contours[i], contours[i], 0.01, true);
// 绘制边缘点
for(size_t j = 0; j < contours[i].size(); j++) {
cv::circle(image, contours[i][j], 1, cv::Scalar(255), -1);
}
}
// 显示带有边缘点的图像
cv::imshow("Edges with Subpixel Points", image);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们使用`cv::imread()`函数读取图像。然后,应用Canny边缘检测算法得到边缘图像。接下来,使用`cv::findContours()`函数查找边缘轮廓。对于每一个边缘轮廓,我们使用`cv::approxPolyDP()`函数进行亚像素边缘检测。然后,使用`cv::circle()`函数在图像上绘制亚像素级别的边缘点。
请确保你已经安装了OpenCV库,并将图像文件路径修改为你自己的图像路径。编译并运行上述代码,它将计算图像中的边缘点,并绘制亚像素级别的边缘点。最后,显示带有边缘点的图像。