OpenCV探索之路（六）：邊緣檢測（canny、sobel、laplacian）

邊緣檢測的通常步驟：

1. 濾波——消除噪聲
2. 加強——使邊界輪廓更加明顯
3. 檢測——選出邊緣點

Canny算法

Canny邊緣檢測算法被不少人推崇爲當今最優秀的邊緣檢測算法，因此咱們第一個就介紹他。

opencv中提供了Canny函數。

#include<opencv2\opencv.hpp>   
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//邊緣檢測
int main()
{
    Mat img = imread("lol3.jpg");
    imshow("原始圖", img);
    Mat DstPic, edge, grayImage;

    //建立與src同類型和同大小的矩陣
    DstPic.create(img.size(), img.type());

    //將原始圖轉化爲灰度圖
    cvtColor(img, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

    //先使用3*3內核來降噪
    blur(grayImage, edge, Size(3, 3));

    //運行canny算子
    Canny(edge, edge, 3, 9, 3);

    imshow("邊緣提取效果", edge);

    waitKey(0);

}

看了canny算法提取的輪廓圖，感受真是厲害，竟然把那麼細緻的額輪廓都提取出來了！

Sobel算法

#include<opencv2\opencv.hpp>   
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//邊緣檢測
int main()
{
    Mat img = imread("lol3.jpg");
    
    imshow("原始圖", img);

    Mat grad_x, grad_y;
    Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst;

    //求x方向梯度
    Sobel(img, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1,BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
    imshow("x方向soble", abs_grad_x);

    //求y方向梯度
    Sobel(img, grad_y,CV_16S,0, 1,3, 1, 1, BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_y,abs_grad_y);
    imshow("y向soble", abs_grad_y);

    //合併梯度
    addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst);
    imshow("總體方向soble", dst);


    waitKey(0);

}

經過下圖能夠看出，sobel的輪廓提取明顯有沒cnany的那麼細緻，只是把一些明顯輪廓的邊緣提取出來了，看起來會更舒服一點。

灰度圖的效果

Laplacian算法

#include<opencv2\opencv.hpp>   
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//邊緣檢測
int main()
{
    Mat img = imread("lol3.jpg");
    imshow("原始圖", img);
    Mat gray, dst,abs_dst;
    //高斯濾波消除噪聲
    GaussianBlur(img, img, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);
    //轉換爲灰度圖
    cvtColor(img, gray, COLOR_RGB2GRAY);
    //使用Laplace函數
    //第三個參數：目標圖像深度；第四個參數：濾波器孔徑尺寸；第五個參數：比例因子；第六個參數：表示結果存入目標圖
    Laplacian(gray, dst, CV_16S, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
    //計算絕對值，並將結果轉爲8位
    convertScaleAbs(dst, abs_dst);

    imshow("laplace效果圖", abs_dst);

    waitKey(0);

}

可是感受效果通常，圖像變得模糊了。