Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法,也被很多人认为是边缘检测的 最优算法。
最优边缘检测的三个主要评价标准是:
- 低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘,同时尽可能的减少噪声产生的误报。
- 高定位性: 标识出的边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。
- 最小响应: 图像中的边缘只能标识一次。
步骤
1)消除噪声。 使用高斯平滑滤波器卷积降噪。
2)计算梯度幅值和方向。
2.1 运用一对卷积阵列 (分别作用于 和 方向)
2.2 计算梯度幅值和方向
3) 非极大值 抑制。
4) 滞后阈值。
创建ui界面
添加代码
mainWindow.h
#ifndef MAINWINDOW_H
#define MAINWINDOW_H
#include <QMainWindow>
#include "cv2qt.h"
QT_BEGIN_NAMESPACE
namespace Ui { class MainWindow; }
QT_END_NAMESPACE
class MainWindow : public QMainWindow
{
Q_OBJECT
public:
MainWindow(QWidget *parent = nullptr);
~MainWindow();
void cannyProc(cv::Mat in, int low);
private:
Ui::MainWindow *ui;
cv::Mat src;
cv::Mat srcGray;
cv::Mat dst;
cv::Mat detected_edges;
// int edgeThres = 1;
// int lowThreshold;
// int max_lowThreshold;
int ratio = 3;
int kernel_size = 3;
CV2Qt cv2qt;
private slots:
void on_horizontalSlider_valueChanged(int value);
};
#endif // MAINWINDOW_H
mainWindow.cpp
#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"
MainWindow::MainWindow(QWidget *parent)
: QMainWindow(parent)
, ui(new Ui::MainWindow)
{
ui->setupUi(this);
src = cv::imread("D:/pic/lena.jpg");
if(src.empty())
return;
dst.create(src.size(), src.type());
ui->label->setPixmap(cv2qt.cvMatToQPixmap(src));
cv::cvtColor(src, srcGray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
if(srcGray.empty())
return;
ui->horizontalSlider->setValue(20);
cv::Mat tmp;
// cv::threshold(srcGray, tmp, 120., 255., cv::THRESH_BINARY);
qDebug() << "start canny func";
cannyProc(srcGray, 20);
ui->label_2->setPixmap(cv2qt.cvMatToQPixmap(dst));
}
MainWindow::~MainWindow()
{
delete ui;
}
void MainWindow::cannyProc(cv::Mat in, int low)
{
if(in.empty())
return;
if(in.channels()>1)
return;
// lowThreshold = low;
qDebug() << "start blur";
cv::blur(in, detected_edges, cv::Size(3,3));
qDebug() << "start canny";
cv::Canny(detected_edges, detected_edges, low, low*ratio, kernel_size);
dst= cv::Scalar::all(0);
qDebug() << "start copy";
src.copyTo(dst, detected_edges);
// out = dst;
}
void MainWindow::on_horizontalSlider_valueChanged(int value)
{
qDebug() << "value: " << value;
if(srcGray.empty())
return;
cv::Mat tmp;
cannyProc(srcGray, double(value));
//cv::threshold(srcGray, tmp, double(value), 255., cv::THRESH_BINARY);
ui->label_2->setPixmap(cv2qt.cvMatToQPixmap(dst));
}
运行结果:
多谢,亲爱的美美。