opencv Canny算子計算

話不多說先上結果圖吧：

理論部分：

 

 

第一部分高斯模糊：

       一般情況下，使用高斯平滑濾波器卷積降噪，已顯示了下一個size = 5 的高斯內核示例：

     

第二部計算梯度方向：

 

Canny  API函數：

 

這裏要注意點：

上代碼：

// opencv0020.cpp : 定義控制檯應用程序的入口點。
//

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <math.h>
using namespace std;
using namespace cv;

Mat src, gray_src, dst;
int t1_value = 50;
int max_value = 255;
const char* OUTPUT_TITLE = "Canny Result";
void Canny_Demo(int, void*);
int main()
{
	src = imread("D:/images/pkq.jpg");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}

	char INPUT_TITLE[] = "input image";
	namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(INPUT_TITLE, src);

	cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
	createTrackbar("Threshold Value:", OUTPUT_TITLE, &t1_value,
		max_value, Canny_Demo);
	Canny_Demo(0,0);

	waitKey(0);
    return 0;
}

void Canny_Demo(int, void *)
{
	Mat edge_output;
	blur(gray_src, gray_src, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);
	Canny(gray_src, edge_output, t1_value, t1_value * 2, 3, false);
	//dst.create(src.size(), src.type());
	//src.copyTo(dst, edge_output);
	// (edge_output, edge_output);
	imshow(OUTPUT_TITLE, ~edge_output);
}

好了就是這樣的了，一起加油吧。