opencv canny c++示例

以下是一个使用 OpenCV Canny 边缘检测算法的示例代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 检查图像是否成功读取
    if (image.empty())
    {
        cout << "无法读取图像文件" << endl;
        return -1;
    }

    // 应用 Canny 边缘检测算法
    Mat edges;
    Canny(image, edges, 100, 200);

    // 显示原始图像和边缘检测结果
    imshow("原始图像", image);
    imshow("边缘检测结果", edges);

    waitKey(0);
    return 0;
}

这个示例代码演示了如何使用 OpenCV 的 Canny 边缘检测算法来检测图像中的边缘。首先，我们使用 `imread` 函数读取一张灰度图像。然后，我们调用 `Canny` 函数来应用 Canny 边缘检测算法。最后，我们使用 `imshow` 函数来显示原始图像和边缘检测结果。

相关问题

opencv canny

Canny算法是一种常用的边缘检测算法，它可以帮助我们找到图像中的边缘。在OpenCV中，可以使用Canny函数来实现Canny算法的应用。引用\[1\]中的代码示例展示了如何使用OpenCV的Canny接口进行实验。首先，通过cv2.imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用cv2.GaussianBlur函数对图像进行高斯平滑处理。接下来，调用cv2.Canny函数，传入图像、最小阈值和最大阈值，以及可选的Sobel算子孔径大小。最后，使用cv2.imshow函数显示边缘检测结果。引用\[2\]中的代码示例展示了使用C++的OpenCV库进行Canny边缘检测的示例。首先，使用cv::imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像。然后，定义最小阈值、最大阈值和Sobel算子孔径大小，并调用cv::Canny函数进行边缘检测。最后，使用cv::imshow函数显示边缘检测结果。引用\[3\]给出了Canny函数的函数原型，其中包括输入图像、输出边缘、阈值参数、Sobel算子孔径大小和L2gradient参数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV学习：边缘检测（Canny算法）](https://blog.csdn.net/jinhao2302/article/details/118861320)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [opencv canny边缘检测算法详解](https://blog.csdn.net/weixin_44901043/article/details/123249922)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

给出10个opencv c++示例代码

1. 读取并显示图像:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg");
    imshow("image", img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

2. 灰度图像转换:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg");
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    imshow("gray image", gray);
    waitKey(0);
    return 0;
}

3. 图像裁剪:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg");
    Rect roi(100, 100, 200, 200);
    Mat crop = img(roi);
    imshow("cropped image", crop);
    waitKey(0);
    return 0;
}

4. 图像缩放:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg");
    Mat resize;
    cv::resize(img, resize, cv::Size(), 0.5, 0.5);
    imshow("resized image", resize);
    waitKey(0);
    return 0;
}

5. 图像旋转:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg");
    Mat rotate;
    Point2f center(img.cols/2, img.rows/2);
    Mat rot_mat = getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0);
    warpAffine(img, rotate, rot_mat, img.size());
    imshow("rotated image", rotate);
    waitKey(0);
    return 0;
}

6. 图像阈值化:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg", 0);
    Mat threshold;
    threshold(img, threshold, 128, 255, THRESH_BINARY);
    imshow("threshold image", threshold);
    waitKey(0);
    return 0;
}

7. 图像边缘检测:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg", 0);
    Mat edges;
    Canny(img,