20-Canny边缘检测算法

Canny边缘检测

1、Canny算法内容；
2、API : cv::canny();
3、代码演示；

Canny算法

1、Canny算法是一种边缘检测算法，1986年提出，是一个很好的边缘检测器，很常用也很实用的图像处理方法（提取边缘）；

Canny算法步骤

Canny算法的主要步骤如下：
1. 高斯模糊（用于降噪，尽量去除噪声对最终图像的干扰）；
2. 灰度转换（将图像转换为灰度图像）；
3. 计算图像梯度（Sobel、Scharr）;
4. 非最大信号抑制；
5. 高低阈值输出二值图像；（高低阈值连接）
注：非最大信号抑制是指：边缘的信号很强，梯度很大，但边缘只能有一个，对于非边缘的像素点进行抑制，即非最大信号抑制，如果在它的梯度方向上其不是最大值，就将其去掉。
高低阈值连接：经过非最大信号抑制操作后，边缘已经很明显了，但部分边缘由于干扰没有连接起来，使用高低阈值可以将边缘连接起来（大于最高阈值保留，小于最低阈值丢弃，在两者之间，进行高低阈值连接），高低阈值连接后，即可输出对应的二值图像

非最大信号抑制实现

1、根据前几步的计算，可以得到X方向上的梯度G_x，Y方向上的梯度G_Y，以及合成后的梯度G_∑；以及梯度的夹角θ；如下图所示；
2、θ代表梯度的方向，取值（0°~180°），如果X方向梯度大，θ就会很小，如果Y方向梯度大，θ就趋近90°；
3、理论…

高低阈值输出二值图像

如下：

API说明

1、Canny()算法API：Canny();
注： Canny(): 不支持彩色图像输入，只能输入8位灰度图像
L1/L2的选择是决定使用完整归一化（true）还是使用简化归一化（有误差）（false）求取X,Y混合后的梯度；
一般不使用L2,L1精度足够了；

Code

代码说明：
1、可以先转换为灰度图像，再进行滤波操作；
2、src.copyto(dst,edge_image): 将Canny计算得到的二值图像作为函数的掩膜(遮盖层)，这样做，可以从原图像中提取出轮廓的彩色图像（只有非0的元素才能被Copy）；
3、二值图像对象前加~可以对像素值取反，改变图像背景色；
4、Canny计算速度比较慢，同时，高低阈值的选取会影响最终的输出结果，使用时最好先找到合适的高低阈值；Canny()算法最终输出的是二值图像；阈值设置越低，保留的细节越多；

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

Mat src, dst, graysrc;
int t1_value = 50;
int max_value = 255;
const char * OUTPUT_WIN = "Canny Result";
void Canny_Demo(int, void*);
int main(int argc, char** argv)
{
	
	src = imread("C:\\Users\\hello\\Desktop\\lena512color.tiff");
	if (!src.data)
	{
		cout << "could not load the image..." << endl;
		return -1;
	}
	namedWindow("input image",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", src);
	namedWindow(OUTPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

	cvtColor(src, graysrc, CV_BGR2GRAY); //转换为灰度图像
	//创建滑动条
	createTrackbar("Threshold Value:", OUTPUT_WIN, &t1_value, max_value, Canny_Demo);
	Canny_Demo(0, 0);

	waitKey(0);
	return 0;
}
void Canny_Demo(int, void*)
{
	Mat edge_output;
	//blur(graysrc, graysrc, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);//均值滤波
	GaussianBlur(graysrc, graysrc, Size(3, 3), 0, 0);
	Canny(graysrc, edge_output, t1_value, t1_value * 2, 3, false);

	imshow(OUTPUT_WIN, ~edge_output);

	//低阈值高阈值会影响Canny运算的结果，应该首先找到一个合适的值

	dst.create(src.size(), src.type());//调用create方法对mat初始化
	//mask非0，则将图像拷贝到dst，是0，则不拷贝，Canny运算后会将边缘保留，为1，作为掩膜计算即可得到边缘图像
	src.copyTo(dst, edge_output);//将二值图像中1的像素提取到新的图像中，形成彩色图片
	//imshow(OUTPUT_WIN, dst);

}

效果

Canny计算原始图：（二值图像）

反转颜色图：

彩色图片提取图：（保留彩色图像中轮廓的像素点）