www.fltk.net > opEnCv的CAnny函数检测边缘的效果和mAtlAB的不同

opEnCv的CAnny函数检测边缘的效果和mAtlAB的不同

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...

可以明显的看出matlab的边缘更为细腻。 首先回顾一下传统的canny算法的主要步骤: 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...

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

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!

可以通过修改cvCanny源程序 , 将其中的水平和竖直两个方向的Sobel算子,改成一个方向的. 相当于只检测一个方向的边缘.

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)

整个项目的结构图: 编写DetectFaceDemo.java,代码如下: [java] view plaincopyprint? package com.njupt.zhb.test; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Poi...

楼主,请问你解决问题了吗?我也有相同的问题

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)

腐蚀、降采样、模糊等,尽量让轮廓闭合吧

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