Opencv之canny算子有关的知识
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#include "stdafx.h"//本节讲述 图像处理之 canny边缘检测;
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>using namespace std;
using namespace cv;Mat src, dst, dst1, dst2, dst3, dst4, dst6, dst5, gray_src;
int threshold_value = 50;
int threshold_max = 255;
void Canny_Demo(int,void*);const char*output_title = "canny双阈值处理";
char input_title[] = "原图";int main(int argc, char**argv)
{src = imread("C:/Users/Rubison.DELL/Desktop\\杂物/壁纸/小白2.jpg"); //存放自己图像的路径 if (!src.data){printf("could not load image...\r\n");return -1;}namedWindow(input_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow(input_title, src);//GaussianBlur(src, dst1, Size(3, 3), 0, 0);cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);Canny_Demo(0,0);//Laplacian(gray_src, dst2, CV_16S, 3);//convertScaleAbs(dst2, dst2);//imshow("拉普拉斯算子", dst2); //噪点比较明显,因此进行阈值运算//threshold(dst2, dst2, 0, 255, THRESH_OTSU | THRESH_BINARY);createTrackbar("Threshold Value", output_title, &threshold_value, threshold_max, Canny_Demo);/*imshow("拉普拉斯算子+自动阈值化", dst2);*/waitKey(0);destroyAllWindows();return 0;}
void Canny_Demo(int, void*)
{blur(gray_src, gray_src, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);Canny(gray_src, dst4, threshold_value, threshold_value*2,3,false);imshow("检测dst4", dst4);dst5.create(src.size(), src.type()); //这两行代码是将原像素颜色拷贝到二值图中//imshow("检测dst5", dst5);src.copyTo(dst5, dst4); //从而生成彩色边缘图imshow(output_title, dst5);}
**运行结果**
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200927140321976.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3c1ODc1ODk1,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)**备注:** 相关整理的很好的文章
1.[参考文章1](https://mp.weixin.qq.com/s?src=3×tamp=1601186133&ver=1&signature=z4eFpkoXsFvVXYvJtcTsr0F7JsxUdXnTLVa*-7Xy4hIhtTHM7ODkzrWArc01YGgM9doUAxLvOke1y8lwKKWYEz8dwo31CGClyn1HSeRa4sncTJA0U2XklYOz42MFDEB*KYg86yek1oFV6ZlxPQgUI-rqCHRxO2c6mG-G9UieNi4=)
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