【数字图像处理】Canny图像边缘检测算法VC6.0+OpenCV实现

最新推荐文章于 2016-04-28 14:33:09 发布

zhengtu009

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：图像处理 Canny 边缘检测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhengtu009/article/details/17221147

本文介绍如何使用Canny算法进行图像边缘检测，并提供基于Visual C++ 6.0和OpenCV 1.0版本的详细配置步骤及示例代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Canny图像边缘检测算法原理详见http://blog.youkuaiyun.com/xiajun07061225/article/details/6926108

编程实现：
安装Visual C++ 6.0和opencv1.0版本（必须是1.0）

1、在VC6.0中配置OpenCV运行环境
全局设置
菜单Tools->Options->Directories：先设置lib路径，选择Library files，在下方填入路径： 
C:\Program Files\OpenCV\lib
然后选择include files，在下方填入路径： 
C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include
C:\Program Files\OpenCV\cv\include
C:\Program Files\OpenCV\cvaux\include
C:\Program Files\OpenCV\ml\include
C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui
C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\include
然后选择source files，在下方填入路径： 
C:\Program Files\OpenCV\cv\src
C:\Program Files\OpenCV\cxcore\src
C:\Program Files\OpenCV\cvaux\src
C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui
C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\src\windows
2、创建空的控制台项目 
在visual c++6.0中建立console application工程，win32平台。
将 shanyang.jpg文件放在项目文件夹下。
3、在项目中添加Lib库
菜单：Project->Settings，然后将Setting for选为All Configurations，然后选择右边的link标签，在Object/library modules附加上
cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib highgui.lib cvcam.lib
3、添加文件Ex2.cpp
4、编译、运行
5、拖动控制条查看不同门限时图像边缘检测结果。


#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"

 
char wndname[] = "图像边缘检测-CANNY";
char tbarname[] = "门限控制"; 
 
IplImage *image = 0, *cedge = 0, *gray = 0, *edge = 0;
 
// define a trackbar callback
void on_trackbar(int h)
{
	//平滑处理
    cvSmooth( gray, edge, CV_BLUR, 3, 3, 0, 0 );
    
	// Canny边缘检测
    cvCanny(gray, edge, (float)h, (float)h*3, 3);
    
	///清除上一轮数据
    cvZero( cedge );
    // 复制
    cvCopy( image, cedge, edge );
	// 显示图像 
    cvShowImage(wndname, cedge);
}
 
int main( int argc, char** argv )
{
    char* filename = argc == 2 ? argv[1] : (char*)"shanyang.jpg";
    int edge_thresh = 1;   
    if( (image = cvLoadImage( filename, 1)) == 0 )
        return 0;
 
    // 创建输出图像
    cedge = cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height), IPL_DEPTH_8U, 3);
 
    // 转换成灰度图
    gray = cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
    edge = cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
    cvCvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);
 
    // 创建显示窗口
    cvNamedWindow(wndname, 1);
 
    // 创建控制条 
    cvCreateTrackbar(tbarname, wndname, &edge_thresh, 255, on_trackbar);
 
    // 显示图像
    on_trackbar(0);
 
     
    cvWaitKey(0);// 等待拖动，自动触发on_trackbar()

    cvReleaseImage(&image);
    cvReleaseImage(&gray);
    cvReleaseImage(&edge);///释放内存
    cvDestroyWindow(wndname);
 
    return 1;
}