OpenCV-将图像转化为灰度图,然后边缘检测

本文介绍了一个使用Canny算法进行边缘检测的C++程序示例。该程序首先将彩色图像转换为灰度图像,然后应用Canny算法来检测边缘,并展示了如何调整阈值参数以获得不同的检测效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1:代码如下:

 

#include "stdafx.h"
#include "highgui.h"
#include "cv.h"
#include "iostream"
using namespace std;
IplImage* doCanny(IplImage* in,double lowThresh,double highThresh,double aperture)
{
    if(in->nChannels !=1) //只对应于单通道,即灰度图
    {
        cout<<"不是灰度图"<<endl;
        return 0;
    }
    //创建首地址并分配存储空间IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );
    //size 图像宽、高
    //depth 图像元素的位深度,IPL_DEPTH_8U - 无符号8位整型
    //channels 每个元素(像素)通道数.可以是 1, 2, 3 或 4
    IplImage* out=cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,1);
    //图像的边缘检测(采用canny算法)
    //函数 cvCanny 采用 Canny 算法发现输入图像的边缘而且在输出图像中标识这些边缘。
    //threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接,大的阈值用来控制强边缘的初始分割。
    //void cvCanny( const CvArr* image,CvArr* edges,double threshold1,double threshold2, int aperture_size=3 )
    //image 输入单通道图像(可以是彩色图像)对于多通道的图像可以用cvCvtColor()修改
    //edges 输出的边缘图像 ,也是单通道的,但是是黑白的
    //threshold1 第一个阈值
    //threshold2 第二个阈值
    //aperture_size Sobel 算子内核大小
    cvCanny(in,out,lowThresh,highThresh,aperture);
    return out;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
    IplImage* img=cvLoadImage("C:\\horse.jpg");
    cvNamedWindow("Example-in");
    cvShowImage("Example-in",img);
    IplImage* outgray=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1); 
    cvCvtColor( img, outgray, CV_BGR2GRAY );//转化为灰度图,cvCvtColor(原图, 处理后的图, 不同类型的颜色空间转换)
    cvNamedWindow("Example-outgray");
    cvShowImage("Example-outgray",outgray);
    cvNamedWindow("Example-out");
    cvShowImage("Example-out",doCanny(outgray,80,150,3));
    cvWaitKey(0);
    cvReleaseImage(&img);
    cvReleaseImage(&outgray);
    cvDestroyWindow("Example-in");
    cvDestroyWindow("Example-outgray");
    cvDestroyWindow("Example-out");
    return 0;
}


运行结果:

 

2:cvCanny代码解释如下:

 

/*void cvCanny(const CvArr* img,
                   CvArr* edges,
                   double lowThresh,
                   double highThresh,
                   int apertureSize=3);
    边缘检测算法
    img:输入图像,为灰度图。
    edges:输出图像,也是灰度图,是布尔图像。
    lowThresh:下限阈值
    highThresh:上线阈值
    apertureSize:另一个中孔,通常,这个被sobel算子用到的中孔是cvCanny()在内部使用的。Sobel算子内核大小*/

 

 

 

 

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值