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Canny边缘检测及图像缩放之图像处理算法-OpenCV应用学习笔记四

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在边缘检测算法中Canny颇为经典，我们就来做一下测试，并且顺便实现图像的尺寸放缩。

实现功能：

直接执行程序得到结果如下：将载入图像显示在窗口in内，同时进行图像两次缩小一半操作将结果显示到i1,i2窗口内，Canny边缘提取结果显示在i3。

函数精析：

  • void cvPyrDown(const CvArr* src, CvArr* dst, int filter=CV_GAUSSIAN_5x5 )

  • 使用Gaussian金字塔分解输入图像向下采样
  • dst：输出指定尺寸图像，跟原图像同类型
  • 首先该函数与内核卷积，然后向下采样删除偶数行列信息

  • cvCanny(src, dst, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3 )

  • 发现输入图像的边缘并且输出边缘图像，仅仅支持单通道8位图像
  • 输出图像尺寸和类型与原图像相同
  • 阈值1和阈值2中小阈值用来控制边缘连接，大阈值用在突出边缘的初始分割
  • 核心步骤：高斯滤波-一阶偏导有限差分计算梯度-双阈值算法检测和连接边缘-高斯平滑

  • 附源代码：

#include "stdafx.h"
#include"cv.h"
#include"highgui.h"/* 定义图像放缩函数doPyrDown（原图像，高斯5*5滤波器） */
IplImage* doPyrDown(IplImage* in,int filter = CV_GAUSSIAN_5x5)
{
IplImage* out = cvCreateImage(cvSize(in->width/,in->height/),in->depth,in->nChannels);
/*使用Gaussian金字塔分解输入图像向下采样*/
/*首先该函数与内核卷积，然后向下采样删除偶数行列信息*/
cvPyrDown(in,out);
return(out);
};/* 定义边缘检测函数doCanny(原图像，若边缘连接阈值，强边缘分割阈值，索贝尔算子内核尺寸) */
IplImage* doCanny(IplImage* in,double lowThresh,double highThresh,double aperture)
{
if(in->nChannels != )//仅支持单通道图像
return();
IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,); //找输入图像的边缘并输出图像中标识着这些边缘
cvCanny(in ,out,lowThresh,highThresh,aperture);
return(out);
};int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
IplImage* in = cvLoadImage("lena.jpg",); //载入原图像
IplImage* img1 = doPyrDown( in, CV_GAUSSIAN_5x5);//图像尺寸缩小一半
IplImage* img2 = doPyrDown(img1,CV_GAUSSIAN_5x5);//继续缩小一半
IplImage* img3 = doCanny(img2,,,);//边缘检测 cvNamedWindow("in");
cvNamedWindow("i1");
cvNamedWindow("i2");
cvNamedWindow("i3"); cvShowImage("in",in);
cvShowImage("i1",img1);
cvShowImage("i2",img2);
cvShowImage("i3",img3);
cvWaitKey();
cvDestroyWindow("in");
cvDestroyWindow("i1");
cvDestroyWindow("i2");
cvDestroyWindow("i3");
return ;
}