canny檢測
發展:
canny 的目標是找到乙個最優的邊緣檢測演算法，最優邊緣檢測的含義是：
好的檢測- 演算法能夠盡可能多地標識出影象中的實際邊緣。
好的定位- 標識出的邊緣要盡可能與實際影象中的實際邊緣盡可能接近。
最小響應- 影象中的邊緣只能標識一次，並且可能存在的影象雜訊不應標識為邊緣。
為了滿足這些要求 canny 使用了變分法，這是一種尋找滿足特定功能的函式的方法。最優檢測使用四個指數函式項的和表示，但是它非常近似於高斯函式的一階導數。
void cvcanny( const cvarr* image, cvarr* edges, double threshold1,double threshold2, int aperture_size=3 );
image
單通道輸入影象.
edges
單通道儲存邊緣的輸出影象
threshold1
第乙個閾值
threshold2
第二個閾值
aperture_size
sobel 運算元核心大小 (見 cvsobel).
函式 cvcanny 採用 canny 演算法發現輸入影象的邊緣而且在輸出影象中標識這些邊緣。threshold1和threshold2 當中的小閾值用來控制邊緣連線，大的閾值用來控制強邊緣的初始分割。
注意事項：cvcanny只接受單通道影象作為輸入。
#include#include"opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char* argv)
mat edges;
namedwindow("edges",1);
for(; ;)
return 0;
}
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