"原影象");
cv::imshow(
"原影象
",imagesource);
cv::mat image;
cv::gaussianblur(imagesource,image,cv::size(
3,3),0);//
過濾 cv::canny(image,image,50,100); //
邊緣檢測
//第乙個引數：輸入影象（八位的影象）
//第二個引數：輸出的邊緣影象
//第三個引數：下限閾值，如果畫素梯度低於下限閾值，則將畫素不被認為邊緣
//第四個引數：上限閾值，如果畫素梯度高於上限閾值，則將畫素被認為是邊緣（建議上限是下限的2倍或者3倍）
//在閾值1和閾值2之間的畫素點,若與第2步得到的邊緣畫素點相鄰，則被認為是邊緣，否則被認為不是邊緣
//第五個引數：為sobel()運算提供核心大小，預設值為3
//第六個引數：是否採用更精確的方式計算影象梯度，預設值為false
cv::namedwindow("
邊緣影象");
cv::imshow(
"邊緣影象
opencv Canny邊緣檢測
opencv 中的 canny 邊緣檢測 了解 canny 邊緣檢測的概念 學習函式 cv2.canny 1 原理 canny 邊緣檢測是一種非常流行的邊緣檢測演算法，是 john f.canny 在1986 年提出的。它是乙個有很多步構成的演算法，我們接下來會逐步介紹。1.1 雜訊去除 由於邊緣檢...
OpenCV Canny邊緣檢測
文章介紹如何用opencv python來使用canny運算元。本文介紹使用opencv python實現基本的濾波處理 本文不介詳細的理論知識，讀者可從其他資料中獲取相應的背景知識。筆者推薦清華大學出版社的 影象處理與計算機視覺演算法及應用 第2版 原型 opencv python中canny函式...
《OpenCV》 Canny 邊緣檢測
1 去噪 邊緣檢測容易受到影象中雜訊的影響，故首先需要用5x5的高斯濾波器去除影象中的雜訊。2 計算影象的強度梯度 將去噪 平滑 後的影象由sobel核心分別在水平和垂直方向上求導 一階微分 得到gx和gy。根據這兩幅梯度圖，求得每個畫素的邊緣梯度大小和方向。3 非極大值抑制 得到梯度大小和方向後，...