OpenCV之图像处理(二十) Canny边缘检测

介绍
    Canny是边缘检测算法，在1986年提出的。
    是一个很好的边缘检测器
    很常用也很实用的图像处理方法
步骤
    高斯模糊 - GaussianBlur
    灰度转换 - cvtColor
    计算梯度 – Sobel/Scharr
    非最大信号抑制
    高低阈值输出二值图像 

非最大信号抑制：
    θ = arctan(Gy/Gx)  G表示 Sobel/Scharr 求出的梯度，θ 表示图像中任意点的 Gy与Gx 角度，取值范围为 0-180   参考 HiKao-OpenCV 3.1.0 图像处理教程-19.ppt
    特定方向上相邻的两个点，如果小于当前值(即 G = sqrt(Gx^2 + Gy^2) )，就去掉，如果当前值小于相邻的两个点的值，那么当前值去掉。
    特定方向的方向选择方式为：如果 0<θ<22.5 || 157.5<θ<180  ，那么方向为 该点的上下方向
                              如果 22.5<θ<67.5  ，那么方向为该点的主对角线方向
                              如果 67.5<θ<112.5  ，那么方向为该点的左右方向
                              如果 112.5<θ<157.5  ，那么方向为该点的副对角线方向

高低阈值输出二值图像：
    - T1， T2为阈值，凡是高于T2的都保留，凡是小于T1都丢弃，从高于T2的像素出发，凡是大于T1而且相互连接的，都保留。最终得到一个输出二值图像。
    - 推荐的高低阈值比值为 T2: T1 = 3:1/2:1其中T2为高阈值，T1为低阈值

Canny(
    InputArray src, // 8-bit的输入图像，可以是单通道，也可以是多通道
    OutputArray edges,// 输出边缘图像，单通道 8-bit， 一般都是二值图像，背景是黑色
    double threshold1,// 低阈值，常取高阈值的1/2或者1/3
    double threshold2,// 高阈值
    int aptertureSize,// Sobel算子的size，通常3x3，取值3
    bool L2gradient // 选择 true表示是L2来归一化，否则用L1归一化   L2 = sqrt((dI/dx)^2 + (dI/dy)^2) ，L1 = |dI/dx| + |dI/dy|  ，一般选 L1  false
)

代码

    #include "../common/common.hpp"

    static Mat src, gray;
    static int t1_value = 50;
    static int max_value = 255;
    static const char * output = "canny_edge";

    static void cannyTest(int, void*);

    void main(int argc, char** argv)
    {
        src = imread(getCVImagesPath("images/lena.png"), IMREAD_COLOR);
        imshow("src", src);

        cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
        namedWindow(output, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        createTrackbar("Threshold Value : ", output, &t1_value, max_value, cannyTest);
        cannyTest(0, 0);

        waitKey(0);
    }

    void cannyTest(int, void*)
    {
        Mat gray_blur, canny_edge, dst;
        //这里的 blur 仅仅只是对原始图像去干扰，可有可无，Canny 函数内部已经实现了其算法的五个步骤
        blur(gray, gray_blur, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);
        //输入图像的颜色数据类型要求是8bit ， 输入图像可以是 gray ，也可以是 src ，src的干扰线比gray多很多
        Canny(gray_blur, canny_edge, t1_value, t1_value * 2, 3, false);//边缘检测提取，t1_value越大，检测到的边缘越少
        imshow(output, canny_edge);// 如果使用 ~canny_edge 表示将图像黑白反过来

        dst.create(src.size(), src.type());//颜色数据初始值为 205 ?
        //如果mask.at(i,j)为1，则把src.at(i,j)赋给dst.at(i,j)，如果mask.at(i,j)为0，则dst.at(i,j)不变
        src.copyTo(dst, canny_edge);
        imshow("copyTo", dst);
    }

效果图