opencv第三课 Canny边缘检测

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
IplImage *g_psrcimage,*g_pcannyima;
void on_trackbar(int threshold)
{
    cvCanny(g_psrcimage,g_pcannyima,threshold,threshold*3,3);
    cvShowImage("picture",g_pcannyima);
}
int main()
{
    g_psrcimage = cvLoadImage("D:\\1.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    g_pcannyima = cvCreateImage(cvGetSize(g_psrcimage), IPL_DEPTH_8U, 1);
    int nthresholdedge=1;
    cvCreateTrackbar("1","2",&nthresholdedge,100,on_trackbar);
    cvShowImage("1",g_psrcimage);
    on_trackbar(1);
    cvWaitKey();
    return 0;
}
时间: 2024-11-12 07:26:57

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OpenCV学习代码记录——canny边缘检测

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest. #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> // c

实战深度学习OpenCV(一):canny边缘检测

利用canny边缘检测,我们可以很好地得到哦一个图像的轮廓,下面是基于C++的,这是我们通过这段代码得到的结果: #include "pch.h" #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace c

opencv第三课,图像滤波

1.介绍 OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作主要被分为了两大类:线性邻域滤波和非线性滤波.线性邻域滤波常见的有“方框滤波“,”均值滤波“和”高斯滤波“三种,二常见的非线性滤波主要是中值滤波”和“双边滤波”.本文将将简略介绍这几种滤波操作的不同点,以及他们各自的特点. 2.理论与概念讲解 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性.消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化

[转载+原创]Emgu CV on C# (六) —— Emgu CV on Canny边缘检测

Canny边缘检测也是一种边缘检测方法,本文介绍了Canny边缘检测的函数及其使用方法,并利用emgucv方法将轮廓检测解算的结果与原文进行比较. 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法. Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了,有兴趣的读者可以查阅专业书籍. 一.概述(若果不想看,可以略过.转自:<C

六 OpenCV图像处理4 Canny 边缘检测

1.Canny 边缘检测原理 步骤: ·1噪声去除: 由于边缘检测很容易受到噪声影响,所以第一步是使用 5x5 的高斯滤波器 去除噪声 ·2计算图像梯度: 对平滑后的图像使用 Sobel 算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数(图 像梯度)(Gx 和 Gy) 根据得到的这两幅梯度图(Gx 和 Gy)找到边界的梯 度和方向 梯度的方向一般总是与边界垂直.梯度方向被归为四类:垂直,水平,和 两个对角线. ·3非极大值抑制 在获得梯度的方向和大小之后,应该对整幅图像做一个扫描,去除那些非 边界上的点.对

OpenCV图像Canny边缘检测

Canny边缘检测 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘函数原型:     void cvCanny(       const CvArr* image,              //第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图      CvArr* edges,                      //第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图      double threshold1,    

基于opencv下对视频的灰度变换,高斯滤波,canny边缘检测处理,同窗体显示并保存

如题:使用opencv打开摄像头或视频文件,实时显示原始视频,将视频每一帧依次做灰度转换.高斯滤波.canny边缘检测处理(原始视频和这3个中间步骤处理结果分别在一个窗口显示),最后将边缘检测结果保存为一个视频avi文件. 这里问题综合性比较大,这里进行分治. 该类问题可分为四个方面的处理: (1)打开 视频或者是摄像头,并播放视频 (2)对视频的每一帧做处理 (3)同窗体显示四个结果 (4)保存视频文件 以下分为这三个方面进行处理: (1)打开 视频或者摄像头,并播放视频 这个利用opencv

openCV实例:Canny边缘检测

http://blog.sina.com.cn/s/blog_737adf530100z0jk.html 在第一次使用openCV程序成功对图像进行打开后,现在开始试验第二个例程试验:Canny边缘检测 这里算法原理和具体编程语句都先不管,因为作为一名新手(反正我是这么感觉的),拿些现成的程序跑出效果才是让人很有feel的. 先贴下原代码: #include "cv.hpp"#include "cxcore.hpp"#include "opencv2\hi

Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(二)

转自:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 3.  Canny算法的实现流程 由于本文主要目的在于学习和实现算法,而对于图像读取.视频获取等内容不进行阐述.因此选用OpenCV算法库作为其他功能的实现途径(关于OpenCV的使用,作者将另文表述).首先展现本文将要处理的彩色图片. 图2 待处理的图像 3.1 图像读取和灰度化 编程时采用上文所描述的第二种方法来实现图像的灰度化.其中ptr数组中保存的灰度化后的图像数据.具