Roberts 边缘检测

最新推荐文章于 2024-09-19 01:00:00 发布

转载最新推荐文章于 2024-09-19 01:00:00 发布 · 578 阅读

opencv3常用代码示例专栏收录该内容

186 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种使用Roberts算子进行图像边缘检测的方法。通过C++和OpenCV实现了一个简单的边缘检测程序，该程序读取一张灰度图像，并应用Roberts算子来突出显示图像中的边缘。Roberts算子通过对图像中每个像素与其相邻像素的差值进行计算，以确定边缘的位置。

#include <opencv2/opencv.hpp>
// roberts算子实现
cv::Mat roberts(cv::Mat srcImage)
{
  cv::Mat dstImage = srcImage.clone();
  int nRows = dstImage.rows;
  int nCols = dstImage.cols;
  for (int i = 0; i < nRows - 1; i++)
  {
    for (int j = 0; j < nCols - 1; j++)
    {
      // 根据公式计算
      int t1 = (srcImage.at<uchar>(i, j) -
        srcImage.at<uchar>(i + 1, j + 1)) *
        (srcImage.at<uchar>(i, j) -
          srcImage.at<uchar>(i + 1, j + 1));
      int t2 = (srcImage.at<uchar>(i + 1, j) -
        srcImage.at<uchar>(i, j + 1)) *
        (srcImage.at<uchar>(i + 1, j) -
          srcImage.at<uchar>(i, j + 1));
      // 计算对角线像素差
      dstImage.at<uchar>(i, j) = (uchar)sqrt(t1 + t2);
    }
  }
  return dstImage;
}
int main()
{
  cv::Mat srcImage =
    cv::imread("..\\images\\building.jpg", 0);
  if (!srcImage.data)
    return -1;
  cv::imshow("srcImage", srcImage);
  cv::Mat dstImage = roberts(srcImage);
  cv::imshow("dstImage", dstImage);
  cv::waitKey(0);
  return 0;
}

转载：http://blog.youkuaiyun.com/zhuwei1988