OpenCVのエッジ検出（実用的な記事）

序文

パートの基本は、画像の読み込みと表示のOpenCVの環境設定と発展を遂げてきた、これもここでC ++言語を使用して、実際に基づいて、次の画像のエッジ検出で、実際には、私のpythonで個人的に良い、Pythonの実装は、より簡単な、静かな男を使用します。彼は直接コードに、と言います。。。

OpenCVのエッジ検出デモ

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

int main(int argc, char** argv)
{
    String imageName("1.png"); // 图片路径

    Mat src,src_blur, src_gray;
    src = imread(imageName); // 读取文件
    if (src.empty()) {
        return -1;
    }
    imshow("原图", src);
    GaussianBlur(src, src_blur,Size(15,15),0);//高斯滤波，降噪
    cvtColor(src_blur, src_gray, COLOR_BGR2GRAY);//图像转换为灰度

    Mat bw;
    adaptiveThreshold(~src_gray, bw, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2);
    //imshow("bw", bw);

    Mat horizontal = bw.clone();
    Mat vertical = bw.clone();
    //在水平轴上指定大小
    int horizontalsize = horizontal.cols / 30;
    //创建结构元素，用于通过形态运算提取水平线
    Mat horizontalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(horizontalsize, 1));

    erode(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
    dilate(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
    imshow("horizontal", horizontal);

    //在垂直轴上指定大小
    int verticalsize = vertical.rows / 30;
    Mat verticalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, verticalsize));
    erode(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));
    dilate(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));
    imshow("vertical",vertical);
    //获取反向垂直图像
    bitwise_not(vertical, vertical);
    //imshow("vertical_bit",vertical);

    //根据逻辑提取边缘和平滑图像处理
    // Step 1 提取边缘
    Mat edges;
    adaptiveThreshold(bw, edges, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 3, -2);
    imshow("edges", edges);

    // Step 2  扩张
    Mat kernel = Mat::ones(3, 3, CV_8UC1);
    dilate(edges, edges, kernel);
    //imshow("dilate", edges);

    // Step 3 模糊
    Mat smooth;
    vertical.copyTo(smooth);

    // Step 4 模糊平滑图片
    blur(smooth, smooth, Size(5, 5));
    smooth.copyTo(vertical, edges);
    //imshow("smooth", vertical);
         
    waitKey(0); 
    return 0;
}

次のように実行効果がある：

検出および識別の結果が依然としてキャニーOpenCVの関数を使用して向上させることができ、その後、効果が良好に達成しました。