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使用opEnCv,用CAnny做图像边缘识别,得到边缘后怎...

用opencv自带的canny检测后(详见一楼的回答)应该已经得到包含边缘 的二值图像(设其图像头为 pEdge)可将其数据pEdge->ImageData 调出, 查找非0元素 即可得 (另外有一个cvCountNonZero的函数可以统计非零元素个数)

img=cvLoadImage(argv[1]); IplImage* gray=cvcreateImage(cvgetsize(img),8,1); IplImage* edge=cvcreateImage(cvgetsize(img),8,1); cvCvtColor(img,gray,CV_BGR2Gray); cvCanny(gray,edge,60,255,3); 得到的Edge就是图像的边缘,在函数cvCann...

你这个做alpha融合就可以了。

canny算法是提取边缘的,这个阈值就是告诉算法“什么程度的边界才算边缘”,阈值越大表示标准越严厉,提取到的边缘越少,你可以跑跑程序,观察不同阈值对图像处理的结果,就知道了

如果能这么容易搞到手,企业不是该倒闭了。

canny边缘检测后,就是可以的得到一个细线化的图像,还想要怎么分割呢?问题不清楚。

用opencv自带的canny检测后(详见一楼的回答)应该已经得到包含边缘 的二值图像(设其图像头为 pEdge)可将其数据pEdge->ImageData 调出, 查找非0元素 即可得 (另外有一个cvCountNonZero的函数可以统计非零元素个数)

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...

opencv不太熟,我的想法是: 先用canny算子进行边缘检测,得到这两条线; 然后求各点梯度,把水平方向梯度为零的点删除。剩下斜线; 然后找出两斜线顶点,两点横纵坐标差就是你要的! 或者,找一个角点检测的算法,可能快些!

1、使用sobel差分算子求出灰度图像的x和y方向导数; 2、求出图像各点梯度大小及其方向; 3、设置高低两个阈值,梯度大于高阈值为强边像素点,大于低阈值为潜在可能是较弱的边缘点; 4、在经过一次筛选剩下的强边缘点中沿着梯度方向进行非极大值...

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