零基础Opencv学习（二）

图像变换

一、边缘检测

1：边缘检测 Canny

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    cv::Mat iamgeCan;
    cv::Canny(image, iamgeCan, 3, 9, 3);
    cv::imshow("Canny", iamgeCan);

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    /// 边缘检测高级用法 Canny用法
    cv::Mat dst, edge, gray;
    dst.create(image.size(), image.type());
    /// 图像转灰度图像
    cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    /// 用3*3内核降噪
    cv::blur(gray, edge, cv::Size(3, 3));
    /// 运行canny算子
    cv::Canny(edge, edge, 3, 9, 3);
    /// dst所有元素设置0
    dst = cv::Scalar::all(0);
    image.copyTo(dst, edge);
    cv::imshow("Canny1", dst);

2：边缘检测 Sobel用法

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    cv::Mat grad_x, grad_y;
    cv::Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst;
    /// 求x方向梯度
    cv::Sobel(image, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1, cv::BORDER_DEFAULT);
    cv::convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
    cv::imshow("abs_grad_x", abs_grad_x);

    /// 求Y方向梯度
    cv::Sobel(image, grad_y, CV_16S, 0, 1, 3, 1, 1, cv::BORDER_DEFAULT);
    cv::convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_y);
    cv::imshow("abs_grad_y", abs_grad_y);

    /// 合并方向梯度
    cv::addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst);
    cv::imshow("dst", dst);

3：边缘检测 Laplacian用法

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    cv::Mat src_gray, dst, abs_dst;
    /// 用高斯滤波消除噪声
    cv::GaussianBlur(image, image, cv::Size(3,3), 0, 0, cv::BORDER_DEFAULT);
    /// 转换为灰度图
    cv::cvtColor(image, src_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    /// Laplacian
    cv::Laplacian(src_gray, dst, CV_16S, 3, 1, 0, cv::BORDER_DEFAULT);
    /// 计算绝对值
    cv::convertScaleAbs(dst, abs_dst);
    cv::imshow("abs_dst", abs_dst);

4：边缘检测 Scharr滤波器用法

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    cv::Mat grad_x, grad_y;
    cv::Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst;

    /// 求x方向梯度
    cv::Scharr(image, grad_x, CV_16S, 1, 0, 1, 0, cv::BORDER_DEFAULT);
    cv::convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
    cv::imshow("abs_grad_x", abs_grad_x);

    /// 求Y方向梯度
    cv::Scharr(image, grad_y, CV_16S, 0, 1, 1, 0, cv::BORDER_DEFAULT);
    cv::convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_y);
    cv::imshow("abs_grad_y", abs_grad_y);

    /// 合并方向梯度
    cv::addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst);
    cv::imshow("dst", dst);

好了，后面学习下霍夫变换