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社区首页 >专栏 >基于OpenCV的边缘检测

基于OpenCV的边缘检测

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用户9831583
发布2022-06-16 16:35:31
发布2022-06-16 16:35:31
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一.输入图像

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    CommandLineParser parser(argc, argv, keys);
    string filename = parser.get<string>(0);
    image = imread(filename, IMREAD_COLOR);
    if(image.empty())
    {
        printf("Cannot read image file: %s\n", filename.c_str());
        help();
        return -1;
    }
    //创建与image同大小和同类型的矩阵
    cedge.create(image.size(), image.type());
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

二.核心算法

代码语言:javascript
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 //使用 3×3 内核降噪
    blur(gray, blurImage, Size(3,3));
    // Run the edge detector on grayscale
    Canny(blurImage, edge1, edgeThresh, edgeThresh*3, 3);
    //背景
    cedge = Scalar::all(0);
    image.copyTo(cedge, edge1);
    imshow(window_name1, cedge);
    /// Canny detector with scharr
    Mat dx,dy;
    Scharr(blurImage,dx,CV_16S,1,0);
    Scharr(blurImage,dy,CV_16S,0,1);
    Canny( dx,dy, edge2, edgeThreshScharr, edgeThreshScharr*3 );
    /// Using Canny's output as a mask, we display our result
    cedge = Scalar::all(0);
    image.copyTo(cedge, edge2);
    imshow(window_name2, cedge);

三.输出图像


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原始发表:2021-02-16,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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