Opencv学习笔记3：边缘检测算子的实现方法

一、边缘检测概念

图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点，而且这些点连接起来就构成了若干线条，这些线条就可以称为图像的边缘。效果如图：

接下来介绍一下边缘提取的几种算子，具体证明过程可能会比较简单，重点在函数的使用上。

二、算法实现：

1.索贝尔算子

索贝尔算子（Sobel operator）计算。

C++: void Sobel(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, double delta=0, intborderType=BORDER_DEFAULT )

参数说明：

• src – 输入图像。
• dst – 输出图像，与输入图像同样大小，拥有同样个数的通道。
• ddepth –

  输出图片深度；下面是输入图像支持深度和输出图像支持深度的关系：

  • src.depth() = CV_8U, ddepth = -1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
  • src.depth() = CV_16U/CV_16S, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F
  • src.depth() = CV_32F, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F
  • src.depth() = CV_64F, ddepth = -1/CV_64F

  当 ddepth为-1时， 输出图像将和输入图像有相同的深度。输入8位图像则会截取顶端的导数。

• xorder – x方向导数运算参数。
• yorder – y方向导数运算参数。
• ksize – Sobel内核的大小，可以是：1，3，5，7。
• scale – 可选的缩放导数的比例常数。
• delta – 可选的增量常数被叠加到导数中。
• borderType – 用于判断图像边界的模式。

代码注释：

　　在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的；另一个是检测垂直平边沿的 。 由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数，简单有效，因此应用广泛。美中不足的是，Sobel算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。在观测一幅图像的时候，我们往往首先注意的是图像与背景不同的部分，正是这个部分将主体突出显示，基于该理论，我们可以给出阈值化轮廓提取算法，该算法已在数学上证明当像素点满足正态分布时所求解是最优的。

//在x方向求图像近似导数
Sobel( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT );

//在y方向求图像近似导数
Sobel( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT );

 

2.Canny算子

函数原型：

void cvCanny(const CvArr* image, CvArr* edges,double threshold1,double threshold2,int aperture_size=3);

函数说明：

第一个参数表示输入图像，必须为单通道灰度图。

第二个参数表示输出的边缘图像，为单通道黑白图。

第三个参数和第四个参数表示阈值，这二个阈值中当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割即如果一个像素的梯度大与上限值，则被认为是边缘像素，如果小于下限阈值，则被抛弃。如果该点的梯度在两者之间则当这个点与高于上限值的像素点连接时我们才保留，否则删除。

第五个参数表示Sobel 算子大小，默认为3即表示一个3*3的矩阵。详细的数学原理可以查阅专业书籍。

代码注释：

　　Canny算子实现起来较为麻烦，Canny算子是一个具有滤波，增强，检测的多阶段的优化算子，在进行处理前，Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声，Canny分割算法采用一阶偏导的有限差分来计算梯度幅值和方向，在处理过程中，Canny算子还将经过一个非极大值抑制的过程，最后Canny算子还采用两个阈值来连接边缘。

　　再强调一下Canny算子的两个参数：第一个是低阈值，第二个高阈值。高阈值比较严格，求的边缘很少，认为高阈值的边缘都是有效。低阈值宽松，求的边缘很多（一般包括了高阈值求到的边缘），其中不少是无效的边缘（反正不想要的）。先用高阈值求边缘。canny求得的边缘希望是连在一起的（通常是封闭的），但高阈值求的边缘一般断断续续。断开的地方如果低阈值求的边缘存在，就用低阈值的边缘接上去，目的让边缘尽量都连在一起。其它情况下低阈值的边缘是不用的。两个阈值是有区别的，高的那个阈值是将要提取轮廓的物体与背景区分开来，就像阈值分割的那个参数一样，是决定目标与背景对比度的，低的那个阈值是用来平滑边缘的轮廓，有时高的阈值设置太大了，可能边缘轮廓不连续或者不够平滑，通过低阈值来平滑轮廓线，或者使不连续的部分连接起来

Canny(src_gray, grad_y, 30,80);

三、代码实现

#include <opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
    Mat srcImage;
    srcImage = imread("d://1.png");
    imshow("【原图】", srcImage);
    Mat dst=srcImage; // 构造目标类
    //Sobel(srcImage, dst, 0, 1, 0);
    Canny(srcImage, dst,30,80);
    imshow("【处理后】", dst);
    waitKey();
    return 0;
}

 效果图：

Canny算子处理：

Sobel处理：