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边缘检测
步骤#xff1a;
滤波增强检测
canny算子—Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法
评价标准#xff1a;
1.低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘#xff0c;同时尽可能的减少噪声产生的误报。
2.高定位性: 标识出的边缘要与图像中的实…OPENCV-6 学习笔记
边缘检测
步骤
滤波增强检测
canny算子—Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法
评价标准
1.低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘同时尽可能的减少噪声产生的误报。
2.高定位性: 标识出的边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。
3.最小响应: 图像中的边缘只能标识一次并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。
函数
void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize3,bool L2gradientfalse ) 用例
Mat src imread(1.jpg);
Canny(src, src, 3, 9,3 );
imshow(【效果图】, src); sobel算子—结合了高斯平滑和微分求导用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任何一点使用此算子将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量
函数
void Sobel (
InputArray src,//输入图 OutputArray dst,//输出图 int ddepth,//输出图像的深度 int dx, //x方向梯度int dy, //y方向梯度int ksize3, double scale1, double delta0, int borderTypeBORDER_DEFAULT ); 其小弟——Scharr函数无内核大小的参数
void Scharr(
InputArray src, //源图 OutputArray dst, //目标图 int ddepth,//图像深度 int dx,// x方向上的差分阶数 int dy,//y方向上的差分阶数 double scale1,//缩放因子 double delta0,// delta值 intborderTypeBORDER_DEFAULT )// 边界模式 Laplace算子
函数
void Laplacian(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, int ksize1, double scale1, double delta0, intborderTypeBORDER_DEFAULT );
