canny非极大值抑制+

最新推荐文章于 2023-07-19 16:43:25 发布

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最新推荐文章于 2023-07-19 16:43:25 发布 · 1.4k 阅读

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#opencv

本文探讨了Canny边缘检测算法中的非极大值抑制技术，以及后续的双阈值分割步骤。通过构造灰度图的统计直方图，确定最大的梯度幅值，以此设置合适的nHist值（如1024）。这些技术在边缘检测中起到关键作用，确保了边缘定位的准确性和噪声抑制。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

//////////非极大值抑制
	/////////权重的选取，离得近权重大
	///////////////////////
	IplImage*N;//非极大值抑制结果
	N = cvCreateImage(cvGetSize(ColorImage), ColorImage->depth, 1);
	IplImage*OpencvCannyimg;//非极大值抑制的结果
	OpencvCannyimg = cvCreateImage(cvGetSize(ColorImage), ColorImage->depth, 1);
	int g1 = 0, g2 = 0, g3 = 0, g4 = 0;//用于进行插值，得到亚像素点坐标值
	double dTmp1 = 0.0, dTmp2 = 0.0;//保存两个亚像素点插值得到的灰度数据
	double dWeight = 0.0;//插值的权重

	for (int i = 1; i < nWidth; i++)
	{
		for (int j = 1; j < nHeight - 1; j++)
		{
			//如果当前点梯度为0，该点就不是边缘点
			if (M[i + j*nWidth] == 0)
			{
				N->imageData[i + j*nwidthstep] = 0;
			}
			else
			{
				///////////首先判断属于那种情况，然后根据情况插值
				///////////第一种情况
				/////////g1   g2
				////////      c
				///////       g3  g4/////
				if ((Theta[i + j*nWidth] >= 90 & Theta[i + j*nWidth] < 135) || (Theta[i + j*nWidth] >= 270 & Theta[i + j*nWidth] < 315))
				{   
					//根据斜率和四个中间值进行插值求解
					g1 = M[i - 1 + (j - 1)*nWidth];
					g2 = M[i + (j - 1)*nWidth];
					g3 = M[i + (j - 1)*nWidth];
					g4 = M[i + 1 + (j + 1)*nWidth];
					dWeight = fabs(p[i + j*nWidth]) / fabs(Q[i + j*nWidth]);//反正切
					dTmp1 = g1*dWeight + (1 - dW