opencv学习笔记十四：canny边缘检测

canny边缘检测步骤：

1、高斯模糊，去除噪声；

2、灰度转换；

3、计算题度；

4、非最大信号抑制；计算出来的梯度在各方向只保留梯度最大的，得到较细的边缘；

5、高低阈值连接：大于高阈值的保留，小于低阈值的舍弃，对于在高低阈值中间的，当其四领域或八领域内有高阈值的像素时，就将其连接，没有就舍弃。

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

Mat src,gray_img, blur_img,canny_img,dst;
int value = 30;
void CallBack(int, void*);
int main(int arc, char** argv)
{   
	src = imread("1.jpg");
	namedWindow("input",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", src);
	cvtColor(src, gray_img, CV_BGR2GRAY);

	namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	createTrackbar("ThresholdValue", "output", &value, 255, CallBack);
	CallBack(0, 0);

	waitKey(0);
	return 0;
}
void CallBack(int, void*) {
	GaussianBlur(gray_img, blur_img, Size(3, 3), 10, 10);
	int threshold1 = value;
	int threshold2 = 2*value;	
	Canny(blur_img, canny_img, threshold1, threshold2, 3);
	//dst.create(src.size(), src.type());
	//src.copyTo(dst, canny_img);
	imshow("output", canny_img);
}

其中src.copyTo(dst, canny_img)是将原图像src中canny_img对应的非零部分复制到dst中。

运行结果如下：