图像处理---《Canny 边缘检测》

图像处理---《Canny 边缘检测》

　　很想系统的把图像处理之边缘检测部分详细的过一遍，对比一个各个算子的优良性能。时间紧，精力有限，现在只能走哪补哪，随手记。

　　有几个简单的场景，有需要，想通过图像的边缘特征区分开。解决问题的方法有很多，知识储备有限，最先想到Canny、Sobel算子，

其实对这两个也不熟，现琢磨现用，希望对解决问题有帮助。这里记一下，Canny 边缘检测的效果。

/*
作者：WP @20190620
功能：检测车道线---Canny算法
说明：先利用轨迹条选一个较好的lowThreshold值，Canny( detected_edges, detected_edges, lowThreshold, lowThreshold*ratio, kernel_size );
参考：《Canny 边缘检测》http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/canny_detector/canny_detector.html 
*/

//-----------------------------------【头文件包含部分】-----------------------------------------------------------------------
//            描述：包含程序所依赖的头文件
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;
 
//Canny边缘检测算法
int main()
{
    Mat img = imread("D:\003_test_img\test002_VS\013_7.png");
    imshow("原始图", img);
    Mat DstPic, edge, grayImage;

    //创建与src同类型和同大小的矩阵
    DstPic.create(img.size(), img.type());

    //将原始图转化为灰度图
    cvtColor(img, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

    //先使用3*3内核来降噪
    blur(grayImage, edge, Size(3, 3));

    //运行canny算子
    //Canny(edge, edge, 3, 3*3, 3);
    Canny(edge, edge, 160, 160*3, 3);

    imshow("边缘提取效果", edge);

    waitKey(0);

}