Opencv2系列学习笔记9(使用Canny算子检测轮廓)

港控/mmm° 2022-09-19 04:22 188阅读 0赞

前面我们用sobel算子和拉普拉斯变换也可以进行边缘检测，见我的上一篇blog:

[http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17252285][http_blog.csdn.net_lu597203933_article_details_17252285]

但这样得到的二值边缘图像有两大缺点。第一：检测到的边缘过粗，这意味着难以实现物体的精确定位。第二：难以找到这样的阀值，即能足够低检测到所有重要的边缘，同时也不至于包含过多次要的边缘。

这个正是canny算子要解决的。

Canny算子通常基于sobel算子，有两个阀值，这样可以得到两幅边缘图；canny算法组合这两幅边缘图以生成一副“最优”的轮廓图。如果存在连续的边缘点，则将低阀值图像中的边缘点与高阀值图像中的边缘相连接，那么就保留低阀值图像中的边缘点。这种使用双阀值以得到二值图像的策略被称为磁滞阀值化。

代码:

int main()
    {
    	Mat image = imread("F:\\lena.png", 0);    // 这里也可以是BGR 但是想想提取轮廓 效果是一样的
    	if(!image.data)
    	{
    		cout << "Fail to load image" << endl;
    		return 0;
    	}
    	Mat result;
    	Canny(image, result, 150, 220);
    	namedWindow("cannyResult");
    	imshow("cannyResult", result);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

结果：

![SouthEast][]

当然你也可以将其与上篇博客中的结果进行比对，发现效果会好很多。

另附上：

**Matlab的Canny算子**

BW =edge(I,'canny')

用canny算子实现边缘检测

BW =edge(I,'canny',thresh)

为canny算法指定sensitivitythresholds（阈值）。

指定两个阈值（二维矢量）：第一个元素为低阈值，第二个元素为高阈值。

指定一个阈值（单个数值）：用作高阈值，低阈值为0.4\*高阈值。

未指定阈值（或用\[\]代替）：自动根据图像的梯度直方图计算高低阈值。

BW =edge(I,'canny',thresh,sigma)

sigma 表示高斯滤波器的标准差，默认值为sqrt(2)。滤波器大小根据sigma值自动计算。

\[BW,thresh\] =edge(I,'canny',...)

用thresh返回两个阈值。

**OpenCV的Canny算子**

cvCanny函数头：

void **cvCanny**(  
const CvArr\* img,  
CvArr\* edges,  
double lowThresh,  
double highThresh,  
int apertureSize = 3  
);

image 单通道输入图像  
edges 单通道图像，保存图像边缘  
threshold1 阈值1  
threshold2 阈值2  
apertureSize Sobel算子的孔径参数 (参见 cvSobel 函数)

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来自:http://hi.baidu.com/windroc/item/2c3afac341a6542cee4665ca

作者：小村长 出处：[http://blog.csdn.net/lu597203933][http_blog.csdn.net_lu597203933] 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 （新浪微博：小村长zack, 欢迎交流！）

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[SouthEast]: /images/20220828/d16ee32664214af78671e95f40089aa9.png
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