canny和findContours联合使用代码

好的，下面是可以使用Canny和FindContours联合使用的代码示例：

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

int main()
{
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    Mat edge;
    Canny(image, edge, 50, 150);

    std::vector<std::vector<Point>> contours;
    findContours(edge, contours, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
        drawContours(image, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2);

    imshow("Contours", image);
    waitKey();
    return 0;
}

在这个代码示例中，Canny函数被用来检测轮廓。然后，findContours函数会使用Canny函数生成的边缘图像来查找轮廓，并将它们存储在一个向量中。最后，使用drawContours函数绘制这些轮廓。

相关问题

canny和findContours画出边缘

Canny算法是一种经典的边缘检测算法，能够检测出图像中的边缘。它首先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像灰度的梯度，根据梯度的大小和方向，判断像素是否为边缘点。最后，再进行非极大值抑制和双阈值处理，将不确定的边缘点进一步筛选，得到最终的边缘图。

findContours函数则用于检测图像中的轮廓。它从二值图像中检测出所有像素连通的区域，并返回每个区域的轮廓。在使用该函数时，通常需要先将图像转换为二值图像，并进行一些预处理操作，如进行形态学操作或使用阈值化算法进行二值化。

matlab canny使用代码示例

以下是使用 Matlab 中的 Canny 边缘检测算法的示例代码：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行滤波
filtered_img = medfilt2(gray_img);

% 计算图像的梯度
[Gx, Gy] = imgradientxy(filtered_img);

% 计算梯度的幅值和方向
[grad_mag, grad_dir] = imgradient(Gx, Gy);

% 对梯度幅值进行非极大值抑制
nms_mag = imhmax(grad_mag, 1);

% 使用双阈值算法来检测边缘
low_thresh = 0.1 * max(nms_mag(:));
high_thresh = 0.2 * max(nms_mag(:));
edge_map = edge(nms_mag, 'canny', [low_thresh, high_thresh]);

% 显示结果
imshow(edge_map);

希望这个代码示例能够帮助你使用 Matlab 中的 Canny 边缘检测算法。