canny運算元的灰度化

灰度化

注釋寫的很清楚。這裡就不一一詳細介紹

但是灰度化這裡要注意一下就是

data1 = (uchar)(colorimage->imagedata[i *colorimage->widthstep+j* 3 + 0]);//blue

這行**裡頭，一開始不太理解為什麼有widthstep

找了一些大家寫的**發現，只要是灰度化就一定會有這個**的

現在大概理解了，這句話的意思就是

opencv iplimage格式直接訪問記憶體讀取畫素

一定要高*widthstep

從網上找了一段話，雖然目前不太理解但是記錄一下、

看了一些部落格，總結一下就是

width表示影象的每行畫素數，

widthstep表示儲存一行畫素需要的位元組數，widthstep必須是4的倍數，從而實現位元組對齊，有利於提高運算速度。

如果8u單通道影象寬度為3，那麼widthstep是4，加乙個位元組補齊。

這個影象的一行需要4個位元組，只使用前3個，最後乙個空著。

也就是乙個寬3高3的影象的imagedata資料大小為4*3=12位元組。

【注】：不同資料型別長度的影象，widthstep也不相同；

widthstep的值的計算有兩種情況：

①當（width*3）%4=0，這時width*3=widthstep；

②當（width*3）%4 ！=0，此時widthstep=（width/4+1)*3。

mat的資料並不是位元組對齊的；

關於影象失真的原因分析：

當width為偶數時，widthstep與width*nchannels相等，但當width為奇數時，就會填充乙個單位畫素的長度使widthstep成為偶數。看了帖子，我也找到了出錯的原因，我就馬上修改程式。呵呵，結果正常顯示了。只要把讀取資料的i*width+j改為i*widthstep+j就可以了。

width是影象寬度，可為任意值；widthstep是行位元組數，應該是4的倍數，不一定等於width，nchannels為影象通道數。 #define widthbytes(bits) (((bits)+31)/32*4) 看看這個公式你就明白

width表示影象的每行畫素數，widthstep表示儲存一行畫素需要的位元組數。

在opencv裡邊，widthstep必須是4的倍數，從而實現位元組對齊，有利於提高運算速度。

如果8u單通道影象寬度為3，那麼widthstep是4，加乙個位元組補齊。這個影象的一行需要4個位元組，只使用前3個，最後乙個空著。也就是乙個寬3高3的影象的imagedata資料大小為4*3=12位元組。

好多都是要呼叫影象->widthstep,那這個什麼意思那就是呼叫了乙個api。

根據標頭檔案裡頭可以發現：

image->widthstep = (((image->width * image->nchannels *(image->depth & ~ipl_depth_sign) + 7)/8)+ align - 1) & (~(align - 1)); （1）

其中ipl_depth_sign的定義可以在cxtypes.h中找到，定義為：#define ipl_depth_sign 0x80000000， align的大小為cv_default_image_row_align，其大小在cxmisc.h中定義為：#define cv_default_image_row_align 4，depth取8位深度。

根據（1）式，已知ipl_depth_sign、align、depth 的大小，分別手動計算如下影象的widthstep：

影象寬度影象通道數計算得到的widthstep

3 3 12

3 1 4

5 3 16

5 1 8

7 3 24

7 1 8

4 3 12

4 1 4

為了進一步驗證手算的正確性，我們程式設計實現輸出widthstep的大小，程式如下：

iplimage *image_33 = cvcreateimage(cvsize(3, 3), 8, 3);

iplimage *image_31 = cvcreateimage(cvsize(3, 3), 8, 1);

iplimage *image_53 = cvcreateimage(cvsize(5, 3), 8, 3);

iplimage *image_51= cvcreateimage(cvsize(5, 3), 8, 1);

iplimage *image_73 = cvcreateimage(cvsize(7, 3), 8, 3);

iplimage *image_71 = cvcreateimage(cvsize(7, 3), 8, 1);

printf("%d, %d, %d, %d, %d, %d", image_33->widthstep,image_31->widthstep,

image_53->widthstep,image_51->widthstep,image_73->widthstep,image_71->widthstep);

執行結果為：12， 4， 16， 8， 24， 8，與手動計算結果相同。

灰度化的**如下，下一步高斯濾波

#include#include#include#include#include#include#includeusing namespace cv;
int main()
//命名視窗，顯示視窗
cvnamedwindow("sourceing",0);
cvshowimage("sourceing", colorimage);
//定義乙個陣列
iplimage * opencvgrayimage;
//用createimage函式建立影象首位址，並分配儲存空間，將首位址賦給剛剛定義的陣列 
opencvgrayimage = cvcreateimage(cvgetsize(colorimage), colorimage->depth, 1);
//灰度化，通過指標方式進行讀取，顯示彩色影象三個通道的，並根據rgb轉換為灰度影象
//因為影象是矩陣，所以有兩個for
float data1, data2, data3;
for (int i = 0; i < colorimage->height; i++)		}
//命名視窗，並顯示處理
cvnamedwindow("grayimage",0);
cvshowimage("grayimage", opencvgrayimage);
cvwaitkey(0);
cvdestroywindow("grayimage");

canny運算元的灰度化

Canny運算元的理解

Canny運算元檢測輪廓

邊緣檢測 Canny運算元

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Canny運算元的理解

Canny運算元檢測輪廓

邊緣檢測 Canny運算元

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