17 OpenCv Canny算子

Canny 算子算法介绍

Canny算法介绍：

• 高斯模糊 - GaussianBlur
• 灰度转换 - cvtColor
• 计算梯度 – Sobel/Scharr
• 非最大信号抑制
• 高低阈值输出二值图像

非最大信号抑制

在目标检测中，当模型输出多个具有重叠区域的候选框时，非最大信号抑制的作用是通过保留具有最高置信度的候选框，同时抑制其他与该框重叠较多的框，以减少重复检测和提高检测结果的精度。

在边缘检测中，非最大信号抑制则可以帮助去除由边缘检测算法生成的冗余边缘，保留真实的边缘信息。这一技术通过在局部邻域内比较像素值，并保留局部极大值，从而实现边缘细化和提取。

高低阈值输出二值图像

• T1， T2为阈值，凡是高于T2的都保留，凡是小于T1都丢弃，从高于T2的像素出发，凡是大于T1而且相互连接的，都保留。最终得到一个输出二值图像。
• 推荐的高低阈值比值为 T2: T1 = 3:1/2:1其中T2为高阈值，T1为低阈值

Canny 算子

void Canny( InputArray image, OutputArray edges,double threshold1, double threshold2,int apertureSize = 3, bool L2gradient = false );
/*******************************************************************
*			src: 			输入图				
*			edges:	        输出图
*			threshold1:		第一个阈值
*			threshold2:  	第二个阈值
*			apertureSize:	内核大小
*			L2gradient:		计算图像梯度幅值方法的标志
*********************************************************************/
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示例

#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
Mat src, gray_src, dst;
int t1_value = 50;
int max_value = 255;
const char* OUTPUT_TITLE = "Canny Result";
void Canny_Demo(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
	src = imread("D:/vcprojects/images/lena.png");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}

	char INPUT_TITLE[] = "input image";
	namedWindow(INPUT_TITLE);
	imshow(INPUT_TITLE, src);

	cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);//灰度处理
	createTrackbar("Threshold Value:", OUTPUT_TITLE, &t1_value, max_value, Canny_Demo);
	Canny_Demo(0, 0);

	waitKey(0);
	return 0;
}

void Canny_Demo(int, void*) {
	Mat edge_output;
	blur(gray_src, gray_src, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);//模糊降噪
	Canny(gray_src, edge_output, t1_value, t1_value * 2, 3, false);//提取边缘
	//dst.create(src.size(), src.type());
	//src.copyTo(dst, edge_output);
	// (edge_output, edge_output);
	imshow(OUTPUT_TITLE, ~edge_output);
}
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