opencv 图像处理之边缘检测

目录

[1. 简述](#1. 简述)

[2. Sobel 边缘检测](#2. Sobel 边缘检测)

[3. Canny 边缘检测](#3. Canny 边缘检测)

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1**.** 简述

边缘的特征在于像素强度的突变。为了检测边缘，我们需要在相邻像素中寻找这种变化。OpenCV 提供了两种重要的边缘检测算法：Sobel 边缘检测和 Canny 边缘检测。

2. Sobel 边缘检测

Sobel 边缘检测是应用最广泛的边缘检测算法之一。Sobel 算子用于检测由像素强度突变所形成的边缘。

示例代码：

void Test_Sobel()
{
	cv::Mat src = cv::imread("D:\\TestVideo\\guiyang_east_station.jpg");
	
	// Sobel edge detection
	Mat sobelx, sobely, sobelxy;
	Sobel(src, sobelx, CV_64F, 1, 0, 5);
	Sobel(src, sobely, CV_64F, 0, 1, 5);
	Sobel(src, sobelxy, CV_64F, 1, 1, 5);

	// Display Sobel edge detection images
	imshow("original image", src);

	imshow("Sobel X", sobelx);
	imshow("Sobel Y", sobely);
	imshow("Sobel XY using Sobel() function", sobelxy);
	
	waitKey(0);

	cv::destroyAllWindows();
}

调用结果：

原图：

垂直核，X 方向增强：

水平核，Y 方向增强：

双向增强：

3. Canny 边缘检测

Canny 边缘检测是当今最流行的边缘检测方法之一，因其具有极强的健壮性和灵活性而备受青睐。该算法本身包含从图像中提取边缘的三个阶段；若加上旨在降低噪声的必要预处理步骤------图像模糊，则构成了一个包含以下四个阶段的过程：

(1) 降噪

(2) 计算图像的强度梯度

(3) 抑制伪边缘

(4) 滞后阈值处理

示例代码：

void Test_Canny()
{
	cv::Mat src = cv::imread("D:\\TestVideo\\guiyang_east_station.jpg");

	Mat dst;
	Canny(src, dst, 100, 200, 3, false);
	imshow("Canny edge detection", dst);

	waitKey(0);

	cv::destroyAllWindows();
}

运行结果：