边缘检测（canny、sobel、laplacian）

原文: https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6879265.html

边缘检测的一般步骤：

滤波——消除噪声
增强——使边界轮廓更加明显
检测——选出边缘点

Canny算法

Canny边缘检测算法被很多人推崇为当今最优秀的边缘检测算法，所以我们第一个就介绍他。

opencv中提供了Canny函数。

#include<opencv2\opencv.hpp>   
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//边缘检测
int main()
{
    Mat img = imread("lol3.jpg");
    imshow("原始图", img);
    Mat DstPic, edge, grayImage;

    //创建与src同类型和同大小的矩阵
    DstPic.create(img.size(), img.type());

    //将原始图转化为灰度图
    cvtColor(img, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

    //先使用3*3内核来降噪
    blur(grayImage, edge, Size(3, 3));

    //运行canny算子
    Canny(edge, edge, 3, 9, 3);

    imshow("边缘提取效果", edge);

    waitKey(0);

}

看了canny算法提取的轮廓图，感觉真是厉害，居然把那么细致的额轮廓都提取出来了！

Sobel算法

核心公式

编辑

该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:

图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。

可用以下公式计算梯度方向。

在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。

GX为水平过滤器，GY为垂直过滤器，垂直过滤器就是水平过滤器旋转90度。
过滤器为3x3的矩阵，将与图像作平面卷积。
如果不存在边则两个点颜色很接近，过滤器返回一个较小的值，否则就可判断出边缘的存在。
当前点为中间点

具体计算如下：

求出图像的每一个像素的横向及纵向灰度值通过以下公式结合，来计算该点灰度的大小

#include<opencv2\opencv.hpp>   
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//边缘检测
int main()
{
    Mat img = imread("lol3.jpg");
    
    imshow("原始图", img);

    Mat grad_x, grad_y;
    Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst;

    //求x方向梯度
    Sobel(img, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1,BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
    imshow("x方向soble", abs_grad_x);

    //求y方向梯度
    Sobel(img, grad_y,CV_16S,0, 1,3, 1, 1, BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_y,abs_grad_y);
    imshow("y向soble", abs_grad_y);

    //合并梯度
    addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst);
    imshow("整体方向soble", dst);


    waitKey(0);

}

通过下图可以看出，sobel的轮廓提取明显有没cnany的那么细致，只是把一些明显轮廓的边缘提取出来了，看起来会更舒服一点。

灰度图的效果

Laplacian算法

#include<opencv2\opencv.hpp>   
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//边缘检测
int main()
{
    Mat img = imread("lol3.jpg");
    imshow("原始图", img);
    Mat gray, dst,abs_dst;
    //高斯滤波消除噪声
    GaussianBlur(img, img, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);
    //转换为灰度图
    cvtColor(img, gray, COLOR_RGB2GRAY);
    //使用Laplace函数
    //第三个参数：目标图像深度；第四个参数：滤波器孔径尺寸；第五个参数：比例因子；第六个参数：表示结果存入目标图
    Laplacian(gray, dst, CV_16S, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
    //计算绝对值，并将结果转为8位
    convertScaleAbs(dst, abs_dst);

    imshow("laplace效果图", abs_dst);

    waitKey(0);

}

但是感觉效果一般，图像变得模糊了。

边缘检测（canny、sobel、laplacian）

核心公式

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