Canny邊緣檢測的c OpenCV實現

canny邊緣檢測演算法是一種比較常見且效果較好的邊緣檢測演算法，其優點在於得到的邊緣為單畫素邊緣，但是速度較sobel等邊緣檢測演算法較慢。網上canny演算法的演算法介紹很多，此處不仔細寫了，主要分為五步，分別是：高斯去噪，梯度計算、梯度方向計算、非極大值抑制和雙閾值邊緣抑制。其中，非極大值抑制保證了邊緣檢測結果為單畫素邊緣，雙閾值邊緣抑制的作用為去掉孤立的低閾值邊緣。以下**為canny運算元的簡單實現，其中包含了sobel運算元的實現和高斯去噪的簡單版本。

高斯去噪：

cv::mat gaussblur(__in__ const cv::mat& src) 
}	for (int i = 1; i < row - 1; ++i) 
}	return des;
}

sobel運算元：

cv::mat sobeloperator(__in__ const cv::mat& src, __out__ cv::mat& gx, __out__ cv::mat& gy) 
}	return des;
}

canny運算元：

cv::mat cannyedgedetector(__in__ const cv::mat& src, __in__ const float up, __in__ const float down) 
}	uint max_pixel_value = 0;
cv::mat non_max = g.clone();
//step 4: non-maximum suppression
for (int i = 1; i < row - 1; ++i) 
else if (angle >= 22.5 && angle < 67.5)
else if (angle >= 67.5 && angle < 112.5) 
else if (angle >= 112.5 && angle < 157.5) 
else *pnew = *pdata;
if (max_pixel_value < *pdata)max_pixel_value = *pdata;
}	}cv::mat result(row, col, cv_8uc1, cv::scalar(0));
//step 5: hysteresis thresholding using two thresholds
uint* account = new uint[max_pixel_value + 1]();
for (int i = 1; i < row - 1; ++i) 
}	//chack the thresholds' legality
if (up < down) 
if (up > 1) 
if (down < 0) 
int all = (row - 2) * (col - 2) - account[0];
const int up_account = all * up;
const int down_account = all * down;
int up_num, down_num;
while (all > up_account) 
up_num = ++max_pixel_value;
while (all > down_account) 
down_num = ++max_pixel_value;
for (int i = 1; i < row - 1; ++i) 
}	for (int i = 1; i < row - 1; ++i) 
}	}return result;
}

使用這段**需要#include , 其中涉及了一段異常丟擲，各位看官可以直接刪除掉那段**，或者直接用c++的exception。

需要注意幾個坑：

第一：sobel運算元的計算結果並非cv_8uc1

第二：注意atan2的計算，不要把gx和gy搞反

第三，非極大值抑制的時候不要在g的原圖上改，否則畫出來的邊緣和素描一樣，並非單邊緣

第四，opencv裡面的雙閾值為畫素具體值，而本程式裡面用的是百分比，測試中使用的值up為0.93， down為0.9，效果還可以。

此外，非極大值抑制部分有另乙個版本的形式，下面為另乙個版本，對比來看，前乙個版本應該更好用一點

//step 4: non-maximum suppression
for (int i = 1; i < row - 1; ++i) 
else if (th <= 90.0) 
else if (th <= 135.0) 
else 
if (max_pixel_value < *pdata)max_pixel_value = *pdata;
}	}

Canny邊緣檢測的c OpenCV實現

Canny邊緣檢測

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