本系列代码托管于：https://github.com/chintsan-code/opencv4-tutorials

本篇使用的项目为：denoising

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, const char** argv) {
	Mat src = imread("../sample/lena512color.bmp");
	if (src.empty()) {
		cout << "could not load image..." << endl;
		return -1;
	}
	namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", src);

	// Canny Demo
	Mat edges, dst;
	Canny(src, edges, 50, 150);
	bitwise_and(src, src, dst, edges);
	imshow("edges", dst);

	waitKey(0);
	destroyAllWindows();
	return 0;
}

边缘定义

opencv4入门笔记（24）：边缘提取-萤火
  • 边缘法线：单位向量在该方向上图像像素强度变化最大
  • 边缘方向：与边缘法线垂直的向量方向
  • 边缘位置或中心：图像边缘所在位置
  • 边缘强度：跟沿法线方向的图像局部对比相关，对比越大，越是边缘

边缘类型

  • 跃迁类型
opencv4入门笔记（24）：边缘提取-萤火
  • 屋脊类型
opencv4入门笔记（24）：边缘提取-萤火

提取方式

  • 基于梯度的边缘提取
opencv4入门笔记（24）：边缘提取-萤火

Roberts、Sobel、Prewitt算子

  • Canny边缘提取

Canny：使用canny寻找图像边缘

opencv4入门笔记（24）：边缘提取-萤火
高低阈值连接：低阈值T1，高阈值T2，T2/T1=2~3。大于高阈值T2的全部保留，小于低阈值T1的全部丢弃；在T1~T2之间的，可以连接到高阈值像素点，保留，无法连接，丢弃（连接方式：8-连通）
void Canny( InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false );
  • image：输入图像，8-bit
  • edges：输出边缘图，与src具有相同的尺寸，8UC1
  • threshold1：低阈值
  • threshold2：高阈值
  • apertureSize：Sobel算子的卷积核size
  • L2gradient：是否是计算L2梯度