OpenCV实例：Canny边缘检测与图像处理

"该资源是一个使用OpenCV进行Canny边缘检测的实例代码，演示了如何为边缘图像分配内存，执行边缘检测，显示图像并释放内存。同时，还提供了其他OpenCV相关的实例，如图像读取、显示、旋转、轮廓检测等。" 在计算机视觉领域，边缘检测是图像处理中的一个关键步骤，它有助于识别图像中的物体边界。Canny算法是一种经典的多级边缘检测方法，由John F. Canny于1986年提出。在这个OpenCV实例中，我们看到如何应用Canny算法来检测图像的边缘。 首先，为了存储Canny边缘检测后的结果，我们需要为边缘图像`pCannyImg`分配内存。这里使用`cvCreateImage`函数，输入参数包括图像的尺寸（与原始图像`pImg`相同）以及图像深度（8位无符号整数，`IPL_DEPTH_8U`）和通道数（1个通道，表示灰度图像）。 接下来，`cvCanny`函数执行实际的边缘检测。它的参数包括原始图像、目标边缘图像、两个阈值（低阈值50，高阈值150）以及一个用于平滑噪声的 Sobel 算子应用次数（3次）。Canny算法会根据这两个阈值确定边缘像素，通过非极大值抑制确保边缘的唯一性和连续性。 然后，利用`cvNamedWindow`创建两个窗口以显示原图和边缘图像，并使用`cvShowImage`显示它们。`cvWaitKey(0)`会暂停程序，直到用户按下任意键。最后，使用`cvDestroyWindow`销毁窗口，并通过`cvReleaseImage`释放分配给原始图像和边缘图像的内存。 此外，这个资源还提到了一系列其他的OpenCV实例，涵盖了从基本的图像读取、显示，到更复杂的操作，如图像旋转、缩放、轮廓检测、线段检测、鼠标绘图、傅立叶变换、人脸识别、运动检测以及图像处理的高级技术。这些实例对于学习和掌握OpenCV库的功能非常有帮助，能够促进对计算机视觉原理和实践的理解。