[OpenCV学习日记-java]-10-Canny边缘检测

内容导读

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内容图文

Canny边缘检测

Canny边缘检测算法是一种对噪声比较敏感的边缘检测算法

所以通常使用Canny检测之前,收先对图像进行降噪

一个完整的Canny边缘检测有以下几个步骤组成

1. 高斯模糊：完成噪声抑制
2. 灰度转换：在灰度图像上计算梯度值
3. 计算梯度：使用Sobel/Scharr
4. 非最大信号抑制：在梯度图像上寻找局部最大轮廓
5. 高低阈值连接：吧边缘像素连接为线段，形成完整边缘轮廓

Canny边缘检测是函数

Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize, boolean L2gradient)

• image：输入图像
• edges：输出的二值边缘图像
• threshold1：最低阈值T1
• threshold2：最高阈值T2
• apertureSize：用于内部计算梯度的ksize值
• L2gradient：计算图像梯度计算方法

下面通过代码演示

Mat m1 = Imgcodecs.imread("C:\\test\\256_256_t1.png" );

Mat s1 = new Mat();
Imgproc.Canny(m1,s1,50,150,3,true)

HighGui.imshow("Canny",s1);

不同方向的Canny边缘检测

OpenCV支持从两个已经计算出来的X方向梯度和Y方向梯度，来检测边缘

他的Api如下

Canny(Mat dx, Mat dy, Mat edges, double threshold1, double threshold2)

• dx：X方向的梯度图像
• dy：Y方向的梯度图像
• edges ：输出的二值边缘图像
• threshold1：最低阈值T1
• threshold2：最高阈值T2

这里需要注意的是 这里的dx个dy图像深度 必须是CV_16S

Mat m1 = Imgcodecs.imread("C:\\test\\256_256_t1.png" );
HighGui.imshow("原图",m1);

Mat s1 = new Mat();
Imgproc.Sobel(m1,s1, CvType.CV_16S,1,0);

Mat s2 = new Mat();
Imgproc.Sobel(m1,s2, CvType.CV_16S,0,1);

Mat s3 = new Mat();
Imgproc.Canny(s1,s2,s3,50,150);

//为了展示s1和s2 转换深度
Core.convertScaleAbs(s1,s1);
Core.convertScaleAbs(s2,s2);

HighGui.imshow("X方向梯度",s1);
HighGui.imshow("Y方向梯度",s2);
HighGui.imshow("Canny边缘检测",s3);

本来这里应使用灰度图,但是忘了…
 
最好是使用灰度图像进行计算,这样计算量会比较小

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内容总结

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