opencvCanny边缘检测

 2.jpg

    cv::Mat imageSource = cv::imread("D:/bb/tu/2.jpg",0);
    cv::namedWindow("原图像");
    cv::imshow("原图像",imageSource);
    cv::Mat image;
    cv::GaussianBlur(imageSource,image,cv::Size(3,3),0);//过滤
    cv::Canny(image,image,50,100); //边缘检测
    //第一个参数：输入图像（八位的图像）
    //第二个参数：输出的边缘图像
    //第三个参数：下限阈值，如果像素梯度低于下限阈值，则将像素不被认为边缘
    //第四个参数：上限阈值，如果像素梯度高于上限阈值，则将像素被认为是边缘（建议上限是下限的2倍或者3倍）
            //在阈值1和阈值2之间的像素点,若与第2步得到的边缘像素点相邻，则被认为是边缘，否则被认为不是边缘
    //第五个参数：为Sobel()运算提供内核大小，默认值为3
    //第六个参数：是否采用更精确的方式计算图像梯度，默认值为false
    cv::namedWindow("边缘图像");
    cv::imshow("边缘图像",image);