opencv实现边缘检测

在opencv中显示边缘检测很简单，只需调用一个cvCanny函数，其使用的是Canny算法来实现对图像的边缘检测．

函数原型为

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

第一个参数为待检测的图像，注意一点，其必须是灰度图．

第二个参数为输出的边缘图，其也是一个灰度图．

后三个参数与Canny算法直接相关，threshold1和threshold2 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，aperture_size算子内核大小，可以去看看Canny算法．

从彩色图到灰度图需要使用到cvCvtColor函数，其接受三个参数，第一为输入，第二为输出，第三个为转换的标识，我们这边是RGB到GRAY，使用的是CV_RGB2GRAY．

我的demo代码如下：

#include <iostream>

#include <string>
#include <sstream>
#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>

using namespace std;


int String2int(const string& str_)
{
    int _nre = 0;
    stringstream _ss;
    _ss << str_;
    _ss >> _nre;
    return _nre;
}

void DoCanny(const string& strFileName_)
{
    //原彩色图片
    IplImage* _pIplImageIn = cvLoadImage(strFileName_.data());

    if (_pIplImageIn == NULL)
    {
        return;
    }
    //彩色图片转换成灰度图放置的图片
    IplImage* _pIplImageCanny = cvCreateImage(cvGetSize(_pIplImageIn), _pIplImageIn->depth, 1);
    cvCvtColor(_pIplImageIn, _pIplImageCanny, CV_RGB2GRAY);//CV_RGB2GRAY将rgb图转成灰度图
    //只有边缘路径的图片
    IplImage* _pIplImageOut = cvCreateImage(cvGetSize(_pIplImageIn), IPL_DEPTH_8U, 1);

    //边缘检测只能作用于灰度图
    if (_pIplImageCanny->nChannels != 1)
    {
        return;
    }

    //边缘检测操作
    cvCanny(_pIplImageCanny, _pIplImageOut, 1, 110, 3);

    cvNamedWindow("Src");
    cvShowImage("Src", _pIplImageIn);
    cvNamedWindow("Canny");
    cvShowImage("Canny", _pIplImageOut);

    cvWaitKey(0);

    cvReleaseImage(&_pIplImageIn);
    cvReleaseImage(&_pIplImageCanny);
    cvReleaseImage(&_pIplImageOut);

    cvDestroyWindow("Src");
    cvDestroyWindow("Canny");

}

int main(int argc, char* argv[])
{
    if (argc < 2)
    {
        cout << "You should give the filename of picture!" << endl;
        return -1;
    }
    DoCanny(argv[1]);
    return 0;
}

效果如下：