OpenCV 边缘检测 Canny源码剖析

最新推荐文章于 2023-02-18 20:32:22 发布

Room08304

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分类专栏：计算机视觉文章标签： opencv 源码注释

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Room08304/article/details/78234447

本文详细剖析了OpenCV中Canny边缘检测算子的源码，通过注释解释了关键部分的功能，帮助读者理解算法实现细节。

Canny 算子源码见我的下载资源

下面是我对Canny 算子源码部分细节功能的注释，代码详见源码。

void cv::Canny( InputArray _src, OutputArray _dst,
                double low_thresh, double high_thresh,
                int aperture_size, bool L2gradient )
{
    Mat src = _src.getMat();
    CV_Assert( src.depth() == CV_8U );

    _dst.create(src.size(), CV_8U);
    Mat dst = _dst.getMat();

....
//aperture--空隙大小/尺寸
    if ((aperture_size & 1) == 0 || (aperture_size != -1 && (aperture_size < 3 || aperture_size > 7)))
        CV_Error(CV_StsBadFlag, "");

    if (low_thresh > high_thresh)
        std::swap(low_thresh, high_thresh);

....
//CV_16SC--#define CV_16SC(n) CV_MAKETYPE(CV_16S,(n))，其中CV_16S表示16位短整型，详见types_c.h中

    const int cn = src.channels();
    Mat dx(src.rows, src.cols, CV_16SC(cn));
    Mat dy(src.rows, src.cols, CV_16SC(cn));
//这里两次计算x轴，y轴方向上的像素点的导数估计值并存在dx ,dy 数组中

    Sobel(src, dx, CV_16S, 1, 0, aperture_size, 1, 0, cv::BORDER_REPLICATE);
    Sobel(src, dy, CV_16S, 0, 1, aperture_size, 1, 0, cv::BORDER_REPLICATE);

//L2gradient这里用于指示梯度估计使用的公式
    1-- = \sqrt{(dI/dx)^2 + (dI/dy)^2}
    if (L2gradient)
    0/default-- = |dI/dx|+|dI/dy|

    {
        low_thresh = std::min(32767.0, low_thresh);
        high_thresh = std::min(32767.0, high_thresh);
//平方
        if (low_thresh > 0) low_thresh *= low_thresh;
        if (high_thresh > 0) high_thresh *= high_thresh;
    }
    int low = cvFloor(low_thresh);
    int high = cvFloor(high_thresh);
//这里以及后面对行，列扩展2表示图像边缘扩展

    ptrdiff_t mapstep = src.cols + 2;
    AutoBuffer<uchar> buffer((src.cols+2)*(src.rows+2) + cn * mapstep * 3 * sizeof(int));

//初始化图像中三行数据，并分配存储空间
    int* mag_buf[3];