openCV---边缘检测_cv::gaussianblur(gray, blurred, cv::size(3, 3), 0)-优快云博客

本文介绍了一个使用OpenCV进行边缘检测的实例，通过Canny、Laplacian和Sobel算子实现了不同方式的边缘提取，并展示了如何加载图像、转换灰度、应用滤波及边缘检测等关键步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原理：
http://www.tuicool.com/articles/Y3q2Mf

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;


int main()
{
    Mat img = imread("F://Visual_Studio项目//openCV//kn.jpg");  // 读入一张图片
    if(!img.data)
        cout << "图片不存在！" << endl;
    imshow("原图片", img);                  // 显示图片

    Mat edge, grayImage, dst, abs_dst, grad_x, grad_y, abs_grad_x, abs_grad_y;

    cvtColor(img, grayImage, CV_BGR2GRAY);  // 转为灰度图像
    blur(grayImage, edge, Size(3, 3));      // 均值滤波操作，使用3*3内核降噪

    Canny(edge, edge, 150, 100, 3);         // 运行Canny算子
    imshow("Canny边缘检测", edge);  

    Laplacian( grayImage, dst, CV_16S, 1, 1, 0, BORDER_DEFAULT);  // 运行Laplacian算子 
    convertScaleAbs( dst, abs_dst );        // 计算绝对值，并将结果转换成8位
    imshow("Laplacian变换", abs_dst); 

    Sobel( img, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT );  // x方向梯度
    convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x );  
    Sobel( img, grad_y, CV_16S, 0, 1, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT );  // y方向梯度
    convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y );  
    addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst );      // 合并梯度
    imshow("Sobel边缘检测", dst);

    waitKey(0);                     // 等待任意键按下
    return 0;
}