opencv（5）

//************************圖像邊緣檢測（附帶高斯平滑和縮放）*********************************

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
//GAUSSIAN平滑
IplImage * simplechange(IplImage * image,int area,int channels)
{
 IplImage * imageout = cvCreateImage(cvGetSize(image),//cvsize結構通過cvgetsize獲得該圖的cvsize
  IPL_DEPTH_8U,//每個像素點的數據類型,多少位
  channels);//通道
 cvSmooth(image,//被平滑圖像
  imageout,//平滑後的圖像
  CV_GAUSSIAN,//平滑方式
  area, area);//每個像素周圍area*area區域
 return(imageout);
}
//圖像尺寸變爲一半
IplImage * dopyrdown(IplImage * in, int filter = IPL_GAUSSIAN_5x5)//目前filter參數只支持ipl_gaussian_5x5
{
 assert(in->width % 2 == 0 && in->height % 2 == 0);//最好是分成兩句斷言
 IplImage * out = cvCreateImage(cvSize(in->width / 2, in->height / 2), in->depth, in->nChannels);//創建圖像結構體
 cvPyrDown(in, out,filter);//縮小圖像,只能用來縮小一半
 return(out);
}
//canny邊緣檢測，只接受單通道圖，彩色圖不行，邊緣檢測前最好進行高斯平滑
IplImage * docanny(IplImage * in, double lowThresh, double highthresh, double aperture)
{
 if (in->nChannels != 1)
  return(0);
 IplImage *out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,1);
 cvCanny(in,//輸入圖像
  out,//輸出圖像
  lowThresh,//第二閾值
  highthresh,//最大閾值
  aperture);//sobel算子
 return (out);
}
int main()
{
 IplImage *img = cvLoadImage("D:\\op\\simple.jpg",0);//加載至內存
 //simplechange(img);//調用函數
 cvNamedWindow("test_demo5", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 cvNamedWindow("test_demo5_half", CV_WINDOW_AUTOSIZE);//放大縮小時cv_window_autosize可以適應圖像的變化
 cvShowImage("test_demo5", img);
 IplImage *imgout = simplechange(img,3,1);
 imgout = dopyrdown(img, IPL_GAUSSIAN_5x5);
 imgout = dopyrdown(imgout, IPL_GAUSSIAN_5x5);//循環用imageout這一結構體，可有效減少內存釋放所帶來的問題。
 imgout = docanny(imgout,
  50, //第二閾值，避免邊緣斷續，若不大於最大值，在最大值附近大於第二閾值也算邊緣。
  150,//最大閾值，至少大於最大閾值纔會被檢測爲邊緣。
  3);//sobel內核大小，計算顏色梯度方向的算子。雖然這是一個重要參數，但是若不是科學研究，只是日常應用，參數設爲3即可。
 cvShowImage("test_demo5_half", imgout);
 cvWaitKey(0);
 cvReleaseImage(&img);
 cvReleaseImage(&imgout);
 cvDestroyWindow("test_demo5");
 cvDestroyWindow("test_demo5_half");
}