OpenCV实战:Canny边缘检测详解与示例
"Canny边缘检测是计算机视觉领域中一种经典的边缘检测算法,常用于图像处理和分析。在OpenCV库中,Canny算法被封装为`cvCanny`函数,便于开发者使用。本实例主要介绍了如何利用OpenCV库中的`cvCanny`函数进行Canny边缘检测,同时提供了OpenCV的其他相关实例,如图像读取、显示、创建、保存、复制以及更多的图像处理操作。" 在OpenCV中,Canny边缘检测是通过以下几个步骤实现的: 1. **噪声去除**:通常使用高斯滤波器对输入图像进行平滑处理,以减小噪声对边缘检测的影响。 2. **计算梯度强度和方向**:使用Sobel算子计算图像的梯度强度和方向,梯度强度表示边缘的强弱,方向则用于后续的非极大值抑制。 3. **非极大值抑制**:根据梯度方向,抑制非边缘像素,保留沿边缘方向的像素,这有助于细化边缘并减少假阳性边缘。 4. **双阈值检测**:设置两个阈值(低阈值和高阈值),低于低阈值的像素被视为背景,高于高阈值的像素被视为边缘,介于两者之间的像素则根据其邻域像素决定是边缘还是噪声。 5. **边缘连接**:最后,通过边缘跟踪将孤立的边缘点连接起来,形成连续的边缘。 在OpenCV的示例代码中,首先包含了必要的头文件,如`cv.h`, `cxcore.h`, 和 `highgui.h`。接着,定义了两个`IplImage`类型的指针,分别用于原始图像和Canny处理后的图像。通过`cvLoadImage`函数加载图像,并将其转换为灰度图。然后调用`cvCanny`函数执行边缘检测,参数包括源图像、输出图像、高斯滤波器的σ(标准差)以及高低阈值。最后,使用`cvNamedWindow`和`cvShowImage`显示原图和处理后的图像。 OpenCV提供的其他实例涵盖了图像处理的多个方面,如图像的读取和显示、创建、保存和复制,还包括了轮廓检测、图像旋转与缩放、视频处理、Hough变换、鼠标交互绘图、离散傅立叶变换、人脸识别、运动物体检测等,这些实例为开发者提供了丰富的学习资源和实际应用的参考。
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