邊緣檢測的一般步驟：

  1. 濾波——消除噪聲

  2. 增強(qiáng)——使邊界輪廓更加明顯

  3. 檢測——選出邊緣點

Canny算法

Canny邊緣檢測算法被很多人推崇為當(dāng)今最優(yōu)秀的邊緣檢測算法，所以我們第一個就介紹他。

opencv中提供了Canny函數(shù)。

#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;    //創(chuàng)建與src同類型和同大小的矩陣
    DstPic.create(img.size(), img.type());    //將原始圖轉(zhuǎn)化為灰度圖
    cvtColor(img, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);    //先使用3*3內(nèi)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，感覺真是厲害，居然把那么細(xì)致的額輪廓都提取出來了！
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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_DEFAU
        
		

        		
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