OPENCV-6 學習筆記

邊緣檢測

步驟：

• 濾波
• 增強
• 檢測

canny算子—Canny 的目標是找到一個最優的邊緣檢測算法

評價標準：

1.低錯誤率:?標識出盡可能多的實際邊緣，同時盡可能的減少噪聲產生的誤報。

2.高定位性:?標識出的邊緣要與圖像中的實際邊緣盡可能接近。

3.最小響應:?圖像中的邊緣只能標識一次，并且可能存在的圖像噪聲不應標識為邊緣。

函數：

void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bool L2gradient=false )

用例：

Mat src = imread("1.jpg"); Canny(src, src, 3, 9,3 ); imshow("【效果圖】", src);

sobel算子—結合了高斯平滑和微分求導，用來計算圖像灰度函數的近似梯度。在圖像的任何一點使用此算子，將會產生對應的梯度矢量或是其法矢量

函數：

void Sobel ( InputArray src,//輸入圖 OutputArray dst,//輸出圖 int ddepth,//輸出圖像的深度 int dx, //x方向梯度int dy, //y方向梯度int ksize=3, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT );

其小弟——Scharr函數，無內核大小的參數

void Scharr( InputArray src, //源圖 OutputArray dst, //目標圖 int ddepth,//圖像深度 int dx,// x方向上的差分階數 int dy,//y方向上的差分階數 double scale=1,//縮放因子 double delta=0,// delta值 intborderType=BORDER_DEFAULT )// 邊界模式

Laplace算子

函數：

void Laplacian(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, int ksize=1, double scale=1, double delta=0, intborderType=BORDER_DEFAULT );

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OPENCV-6 学习笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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