Opencv知识点27--边缘检测 opencv图像边缘检测
haoteby 2024-12-23 10:27 3 浏览
一、Opencv边缘检测相关的算子和滤波器
Canny算子，Sobel算子，Laplacian算子以及Scharr滤波器
二、边缘加测的一般步骤
（1）滤波
边缘检测是对图像的一阶导数和二阶导数的处理，高频噪声对其影响很大，所以需要先对图像进行滤波处理，通常采用高斯滤波
（2）增强
增强是为了将图像灰度点领域中强度值变化明显的点凸显出来，即让边缘更加明显。
可以通过梯度幅值来确定
（3）检测
通过阈值化方法，进一步删选确定哪些点属于边缘的。
canny 算子
1、有Canny1986年推出的多级边缘检测算法
2、Canny边缘检测的步骤
（1）滤波，即消除噪声
使用高斯滤波
（2）增强---计算梯度幅值和方向
使用Sobel滤波器
（3）非极大值抑制
排除非边缘像素，保留一些细线作为候选边缘
（4）滞后阈值
采用之后阈值来最终确定边缘
1）若某一像素位置的幅值超过高阈值，该像素被保留为边缘像素。
2）若某一像素位置的幅值小于低元阈值，该像素被排除
3）若某一像素位置的幅值在两个阈值之间，该像素仅仅在连接到一个高于高阈值的像素时被保留
3、Canny()函数
Canny(输入矩阵，输出矩阵，double threshold1,double threshold2,int apertureSize = 3,bool L2gradient = false)
threshold1和threshold2确定了滞后阈值区间，推荐两者之比在2:1~3:1之间
apertureSize确定Sobel算子的孔径大小
L2gradient计算图像赋值的标识，默认为false
使用例子：
Canny(src,dst,3,9,3)
int test17() {
Mat img = imread("C:\\Users\\86188\\Desktop\\526.jpg");
Mat img_gray;
cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);
imshow("img", img);
imshow("img_gray", img_gray);
Mat img_Canny;
Canny(img, img_Canny,170,250,3,false);
imshow("img_Canny", img_Canny);
waitKey(10000000);
return 0;
}
边缘检测算法较多，后续章节会持续更新新的算法
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