边缘检测(Canny、Sobel、Scharr) 边缘检测的目的

C++、opencv处理图像之边缘检测（Canny、Sobel、Scharr），带滑动条可调节Canny和Sobel的参数

opencv中Canny、Sobel、Scharr函数参数意义：

void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bool L2gradient=false )

第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可，且需为单通道8位图像。
第二个参数，OutputArray类型的edges，输出的边缘图，需要和源图片有一样的尺寸和类型。
第三个参数，double类型的threshold1，第一个滞后性阈值。
第四个参数，double类型的threshold2，第二个滞后性阈值。
第五个参数，int类型的apertureSize，表示应用Sobel算子的孔径大小，其有默认值3。
第六个参数，bool类型的L2gradient，一个计算图像梯度幅值的标识，有默认值false。

需要注意的是，这个函数阈值1和阈值2两者的小者用于边缘连接，而大者用来控制强边缘的初始段，推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间。
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void Sobel (InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, double delta=0,

int borderType=BORDER_DEFAULT );

第一个参数，InputArray 类型的src，为输入图像，填Mat类型即可。
第二个参数，OutputArray类型的dst，即目标图像，函数的输出参数，需要和源图片有一样的尺寸和类型。
第三个参数，int类型的ddepth，输出图像的深度，支持如下src.depth()和ddepth的组合：
若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
若src.depth() = CV_64F, 取ddepth = -1/CV_64F
第四个参数，int类型dx，x 方向上的差分阶数。
第五个参数，int类型dy，y方向上的差分阶数。
第六个参数，int类型ksize，有默认值3，表示Sobel核的大小;必须取1，3，5或7。
第七个参数，double类型的scale，计算导数值时可选的缩放因子，默认值是1，表示默认情况下是没有应用缩放的。我们可以在文档中查阅getDerivKernels的相关介绍，来得到这个参数的更多信息。
第八个参数，double类型的delta，表示在结果存入目标图（第二个参数dst）之前可选的delta值，有默认值0。
第九个参数， int类型的borderType，边界模式，默认值为BORDER_DEFAULT。这个参数可以在官方文档中borderInterpolate处得到更详细的信息。
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void Scharr(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale=1, double delta=0, intborderType=BORDER_DEFAULT )

第一个参数，InputArray 类型的src，为输入图像，填Mat类型即可。
第二个参数，OutputArray类型的dst，即目标图像，函数的输出参数，需要和源图片有一样的尺寸和类型。
第三个参数，int类型的ddepth，输出图像的深度，支持如下src.depth()和ddepth的组合：
若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
若src.depth() = CV_64F, 取ddepth = -1/CV_64F
第四个参数，int类型dx，x方向上的差分阶数。
第五个参数，int类型dy，y方向上的差分阶数。
第六个参数，double类型的scale，计算导数值时可选的缩放因子，默认值是1，表示默认情况下是没有应用缩放的。我们可以在文档中查阅getDerivKernels的相关介绍，来得到这个参数的更多信息。
第七个参数，double类型的delta，表示在结果存入目标图（第二个参数dst）之前可选的delta值，有默认值0。
第八个参数， int类型的borderType，边界模式，默认值为BORDER_DEFAULT。这个参数可以在官方文档中borderInterpolate处得到更详细的信息。
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#include "stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <cstring>
using namespace cv;
//全局变量声明
//原图，原图的灰度版，目标图
Mat g_srcImage, g_srcGrayImage, g_dstImage;

//Canny边缘检测相关变量
Mat g_cannyDetectedEdges;
int g_cannyLowThreshold = 1;//TrackBar位置参数  

//Sobel边缘检测相关变量
Mat g_sobelGradient_X, g_sobelGradient_Y;
Mat g_sobelAbsGradient_X, g_sobelAbsGradient_Y;
int g_sobelKernelSize = 1;//TrackBar位置参数  

//Scharr滤波器相关变量
Mat g_scharrGradient_X, g_scharrGradient_Y;
Mat g_scharrAbsGradient_X, g_scharrAbsGradient_Y;

static void on_Canny(int, void*);//Canny边缘检测窗口滚动条的回调函数
static void on_Sobel(int, void*);//Sobel边缘检测窗口滚动条的回调函数
void Scharr();//封装了Scharr边缘检测相关代码的函数

int main()
{
	system("color 02");
	
	//载入原图
	g_srcImage = imread("D:\\哀.jpg");
	if (!g_srcImage.data) { printf("读取srcImage错误！ \n"); 
                            return 0; }

	//显示原始图
	namedWindow("【原始图】");
	imshow("【原始图】", g_srcImage);

	// 创建与src同类型和大小的矩阵(dst)
	g_dstImage.create(g_srcImage.size(), g_srcImage.type());

	// 将原图像转换为灰度图像
	cvtColor(g_srcImage, g_srcGrayImage, COLOR_BGR2GRAY);

	// 创建显示窗口
	namedWindow("【效果图】Canny边缘检测", WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow("【效果图】Sobel边缘检测", WINDOW_AUTOSIZE);

	// 创建trackbar
	createTrackbar("参数值：", "【效果图】Canny边缘检测", &g_cannyLowThreshold, 120, on_Canny);
	createTrackbar("参数值：", "【效果图】Sobel边缘检测", &g_sobelKernelSize, 3, on_Sobel);

	// 调用回调函数
	on_Canny(0, 0);
	on_Sobel(0, 0);

	//调用封装了Scharr边缘检测代码的函数
	Scharr();

	//轮询获取按键信息，若按下Q，程序退出
	while (char((waitKey(1)) != 'q')) {}

    return 0;
}

//Canny边缘检测窗口滚动条的回调函数
void on_Canny(int, void*)
{
	//先使用3x3内核来降噪
	blur(g_srcGrayImage, g_cannyDetectedEdges, Size(3, 3));

	//运行Canny算子
	Canny(g_cannyDetectedEdges, g_cannyDetectedEdges, g_cannyLowThreshold, g_cannyLowThreshold * 3, 3);

	//先将g_dstImage内的所有元素设置为0 
	g_dstImage = Scalar::all(0);

	//使用Canny算子输出的边缘图g_cannyDetectedEdges作为掩码，来将原图g_srcImage拷到目标图g_dstImage中
	g_srcImage.copyTo(g_dstImage, g_cannyDetectedEdges);

	//显示效果图
	imshow("【效果图】Canny边缘检测", g_dstImage);
}

//Sobel边缘检测窗口滚动条的回调函数
void on_Sobel(int, void*)
{
	// 求 X方向梯度
	Sobel(g_srcImage, g_sobelGradient_X, CV_16S, 1, 0, (2 * g_sobelKernelSize + 1), 1, 1, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(g_sobelGradient_X, g_sobelAbsGradient_X);//计算绝对值，并将结果转换成8位

	// 求Y方向梯度
	Sobel(g_srcImage, g_sobelGradient_Y, CV_16S, 0, 1, (2 * g_sobelKernelSize + 1), 1, 1, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(g_sobelGradient_Y, g_sobelAbsGradient_Y);//计算绝对值，并将结果转换成8位

	// 合并梯度
	addWeighted(g_sobelAbsGradient_X, 0.5, g_sobelAbsGradient_Y, 0.5, 0, g_dstImage);

	//显示效果图
	imshow("【效果图】Sobel边缘检测", g_dstImage);

}

//封装了Scharr边缘检测相关代码的函数
void Scharr()
{
	// 求 X方向梯度
	Scharr(g_srcImage, g_scharrGradient_X, CV_16S, 1, 0, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(g_scharrGradient_X, g_scharrAbsGradient_X);//计算绝对值，并将结果转换成8位

	// 求Y方向梯度
	Scharr(g_srcImage, g_scharrGradient_Y, CV_16S, 0, 1, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(g_scharrGradient_Y, g_scharrAbsGradient_Y);//计算绝对值，并将结果转换成8位

	// 合并梯度
	addWeighted(g_scharrAbsGradient_X, 0.5, g_scharrAbsGradient_Y, 0.5, 0, g_dstImage);

	//显示效果图
	imshow("【效果图】Scharr滤波器", g_dstImage);
}

原图：

canny：

sobel：

?

scharr：

?

参考：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901