opencv学习之Canny算子

Canny算子（基于sobel）
1.消除噪声。 普通情况下，使用高斯平滑滤波器卷积降噪。
2.计算梯度幅值和方向。 此处，依照Sobel滤波器的步骤。
3.非极大值抑制。 这一步排除非边缘像素， 仅仅保留了一些细线条(候选边缘)。
4.滞后阈值。最后一步，Canny 使用了滞后阈值，滞后阈值须要两个阈值(高阈值和低阈值):
Ⅰ.假设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。
Ⅱ.假设某一像素位置的幅值小于 低 阈值, 该像素被排除。
Ⅲ.假设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。
Canny算子提升了图片的质量，边缘薄

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat image, result, result2;
    image = imread("D:/1.jpg", 0);
    Canny(image, result, 60, 200);
    threshold(result, result2, 128, 255, THRESH_BINARY_INV);
    namedWindow("Canny");
    imshow("Canny", result);
    namedWindow("Canny2");
    imshow("Canny2", result2);
    waitKey(0);
    return 0;
}
    
    

     
     
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Canny算子（基于sobel）
1.消除噪声。 普通情况下，使用高斯平滑滤波器卷积降噪。
2.计算梯度幅值和方向。 此处，依照Sobel滤波器的步骤。
3.非极大值抑制。 这一步排除非边缘像素， 仅仅保留了一些细线条(候选边缘)。
4.滞后阈值。最后一步，Canny 使用了滞后阈值，滞后阈值须要两个阈值(高阈值和低阈值):
Ⅰ.假设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。
Ⅱ.假设某一像素位置的幅值小于 低 阈值, 该像素被排除。
Ⅲ.假设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。
Canny算子提升了图片的质量，边缘薄

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat image, result, result2;
    image = imread("D:/1.jpg", 0);
    Canny(image, result, 60, 200);
    threshold(result, result2, 128, 255, THRESH_BINARY_INV);
    namedWindow("Canny");
    imshow("Canny", result);
    namedWindow("Canny2");
    imshow("Canny2", result2);
    waitKey(0);
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