opencv实现canny边缘检测
霍夫变换直线检测代码
霍夫变换是一种用于图像处理中的技术，主要用于检测图像中的直线、圆或其他简单的几何形状。
下面是一个Python代码示例，它使用OpenCV库的`HoughLines`函数进行霍夫直线检测。
```pythonimport cv2import numpy as np# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用Canny边缘检测edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize = 3)# 使用Hough变换检测直线lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)# 在图像上绘制检测到的直线for line in lines:rho, theta = line[0]a = np.cos(theta)b = np.sin(theta)x0 = a * rhoy0 = b * rhox1 = int(x0 + 1000 * (-b))y1 = int(y0 + 1000 * (a))x2 = int(x0 - 1000 * (-b))y2 = int(y0 - 1000 * (a))cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)# 显示结果cv2.imshow('image', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```这个代码首先读取一个图像，然后将其转换为灰度图像。
然后，它使用Canny边缘检测算法来找到图像中的边缘。
最后，它使用`cv2.HoughLines`函数来检测这些边缘构成的直线。
检测到的每一条直线都在原始图像上绘制出来。
请注意，这个代码的参数可能需要根据您的具体图像和需求进行调整。
opencv实验报告
OpenCv实验报告3学号：姓名：班级：辅导老师：日期：1 实验目的1.1 了解图和在Vs2012下配置OpenCv12 了解Canny边缘检测的原理和用OpenCv实现2 实验原理2.1 对原始图像进行灰度化Canny算法通常处理的图像为灰度图，因此如果摄像机获取的是彩色图像，那首先就得进行灰度化。
对一幅彩色图进行灰度化，就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。
以RGB格式的彩图为例，通常灰度化采用的方法主要有：方法1：Gray=(R+G+B)/3;方法2：Gray=0.299R+0.587G+0.114B;（这种参数考虑到了人眼的生理特点）注意1：至于其他格式的彩色图像，可以根据相应的转换关系转为RGB然后再进行灰度化；注意2：在编程时要注意图像格式中RGB的顺序通常为BGR。
2.2 对图像进行高斯滤波图像高斯滤波的实现可以用两个一维高斯核分别两次加权实现，也可以通过一个二维高斯核一次卷积实现。
1）高斯核实现上式为离散化的一维高斯函数，确定参数就可以得到一维核向量。
上式为离散化的二维高斯函数，确定参数就可以得到二维核向量。
注意1：关于参数Sigma的取值详见上篇博文。
注意2：在求的高斯核后，要对整个核进行归一化处理。
2）图像高斯滤波对图像进行高斯滤波，听起来很玄乎，其实就是根据待滤波的像素点及其邻域点的灰度值按照一定的参数规则进行加权平均。
这样可以有效滤去理想图像中叠加的高频噪声。
通常滤波和边缘检测是矛盾的概念，抑制了噪声会使得图像边缘模糊，这回增加边缘定位的不确定性；而如果要提高边缘检测的灵敏度，同时对噪声也提高了灵敏度。
实际工程经验表明，高斯函数确定的核可以在抗噪声干扰和边缘检测精确定位之间提供较好的折衷方案。
这就是所谓的高斯图像滤波，具体实现代码见下文。
2.3 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向关于图像灰度值得梯度可使用一阶有限差分来进行近似，这样就可以得图像在x和y方向上偏导数的两个矩阵。
Python+OpenCV图像处理（十三）——Canny边缘检测
Python+OpenCV图像处理（⼗三）——Canny边缘检测简介：1.Canny算⼦是John F. Canny于 1986 年开发出来的⼀个多级边缘检测算法。
2.Canny 的⽬标是找到⼀个最优的算法，最优边缘检测的含义是：好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。
好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际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，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。
3.算法步骤： ①⾼斯模糊 - GaussianBlur ②灰度转换 - cvtColor ③计算梯度 – Sobel/Scharr ④⾮最⼤信号抑制 ⑤⾼低阈值输出⼆值图像代码如下：1#Canny边缘提取2import cv2 as cv3def edge_demo(image):4 blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)5 gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_RGB2GRAY)6# xgrad = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0) #x⽅向梯度7# ygrad = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1) #y⽅向梯度8# edge_output = cv.Canny(xgrad, ygrad, 50, 150)9 edge_output = cv.Canny(gray, 50, 150)10 cv.imshow("Canny Edge", edge_output)11 dst = cv.bitwise_and(image, image, mask= edge_output)12 cv.imshow("Color Edge", dst)13 src = cv.imread('E:/imageload/liu.jpg')14 dWindow('input_image', cv.WINDOW_NORMAL) #设置为WINDOW_NORMAL可以任意缩放15 cv.imshow('input_image', src)16edge_demo(src)17cv.waitKey(0)18 cv.destroyAllWindows()注：其中第9⾏代码可以⽤6、7、8⾏代码代替！两种⽅法效果⼀样。
用OpenCV和OCR识别图片中的表格数据！OpenCV简直太强大了！
⽤OpenCV和OCR识别图⽚中的表格数据！OpenCV简直太强⼤了！在很多时候，我们的数据来源形式是多种多样的，有时候数据（或表格）也会呈现在图⽚中。
那么，我们如何来获取图⽚中的有⽤数据呢？当⼀张图⽚中含有表格数据的时候，我们可以⽤OpenCV识别表格中的直线，然后再⽤OCR技术识别其中的⽂字。
本⽂仅作为如何识别图⽚中的表格的⼀个例⼦，希望能给读者⼀些启⽰。
笔者⽤到的⼯具如下：opencvpyteressactnumpy我们⽤opencv来识别表格中的直线，⽤pyteressact来识别单元格⽂字，⽤numpy做数值处理。
我们要识别的⽰例图⽚（AI.png）如下：⽰例图⽚ AI.png我们分以下⼏步进⾏识别：1. 识别表格中的横线，即分割记录（每⼀⾏）的横线；2. 识别表格中的竖线，即每个列的分割线；3. 找到数据所在的单元格；4. 利⽤pyteressact识别单元格的⽂字。
识别表格中的横线识别横线之前，我们先创建⼀个图⽚表格识别类（ImageTableOCR），如下：# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import pytesseractimport numpy as npclass ImageTableOCR(object):# 初始化def __init__(self, ImagePath):# 读取图⽚self.image = cv2.imread(ImagePath, 1)# 把图⽚转换为灰度模式self.gray = cv2.cvtColor(self.image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)其中self.image为RGB模块的图⽚，self.gray为灰度模式的图⽚。
接下来，我们识别图⽚中的分割两条记录的横线。
注意到，相邻两条记录之间的颜⾊是不⼀致的，因此，我们利⽤图⽚灰度化后，每⼀⾏像素的平均值的差的绝对值来作为相邻两条记录的分割线，这样就能检测出分割两条记录的横线了。
vs2010+MFC+OpenCV实现Canny边缘检测
本文是基于工程文件中已经添加了OpenCv库和路径1、在工程中添加CvvImage.h和CvvImage.cpp（从网上下载）;2、在Doc.h文件中添加头文件#include <highgui.h>和#include "CvvImage.h" 以及成员变量（以m_Image为例）;在Doc.cpp中，利用MFC向导添加两个virual function：@1 OnOpenDocument() : 在该函数内添加m_Image.Load(lpszPathName);若参数不匹配,修改字符集,使用Multi-byte@2 OnSaveDocument() : 在该函数内添加CFileDialog dlg ( TRUE ) ;if ( dlg.DoModal() == IDOK ){m_image.Save(dlg.GetPathName());} //return TRUE;注释掉//return CDocument::OnSaveDocument(lpszPathName);3、在View.cpp中添加CvvImage.h在OnDraw中添加CvvImage &img=pDoc->m_image;CRect r;GetClientRect (&r);img.DrawToHDC(pDC->GetSafeHdc() ,r);至此，可以在MFC中通过OpenCv打开和保存图像了下面是一个例子：添加一个Canny边缘检测的方法1、在资源菜单上添加菜单按键，右键添加句柄Event Handler （Class List选择Doc）2、在第一部中自动生成的处理处理函数内，添加IplImage* img;img=m_Image.GetImage();if(img->nChannels==3){IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);cvCvtColor(img,dst,CV_BGR2GRAY);*img=*dst;}cvCanny(img,img,50,150,3);UpdateAllViews(NULL);这样就能使用菜单对图像进行边缘检测了。
C语言实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解
C语⾔实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解⼀、Canny检测轮廓在上⼀篇⽂章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果⼀致，⽽soble边缘检测是基于单⼀阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和⾼阈值时的边缘缺失这两个问题。
⽽canny算⼦则很好的弥补了这⼀不⾜，从⽬前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取⽅⾯是最优秀的边缘检测算法。
canny边缘检测采⽤双阈值值法，⾼阈值⽤来检测图像中重要的、显著的线条、轮廓等，⽽低阈值⽤来保证不丢失细节部分，低阈值检测出来的边缘更丰富，但是很多边缘并不是我们关⼼的。
最后采⽤⼀种查找算法，将低阈值中与⾼阈值的边缘有重叠的线条保留，其他的线条都删除。
本篇⽂章中不对canny的算法原理作进⼀步说明，稍后会在图像处理算法相关的⽂章中详细介绍。
下⾯我们⽤OpenCV中的Canny函数来检测图像边缘int main(){Mat I=imread("../cat.png");cvtColor(I,I,CV_BGR2GRAY);Mat contours;Canny(I,contours,125,350);threshold(contours,contours,128,255,THRESH_BINARY);namedWindow("Canny");imshow("Canny",contours);waitKey();return 0;}显⽰效果如下:⼆、直线检测⽤到的是霍夫变换检测直线的算法直线在图像中出现的频率⾮常之⾼，⽽直线作为图像的特征对于基本内容的图像分析有着很重要的作⽤，本⽂通过OpenCV中的hough变换来检测图像中的线条。
我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines，它的原型如下：void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0 );它的输⼊是⼀个⼆值的轮廓图像，往往是边缘检测得到的结果图像；它的输出是⼀个包含多个Vec2f点的数组，数组中的每个元素是⼀个⼆元浮点数据对<rou,theta>，rou代表直线离坐标原点的距离，theta代表⾓度。
一种简易有效的地面导向箭头检测识别算法
一种简易有效的地面导向箭头检测识别算法
地面导向箭头检测识别算法是指通过计算机视觉技术，对地面上的导向箭头进行识别和定位，以便车辆或行人能够正确地走向目的地。
以下是一种简易有效的地面导向箭头检测识别算法：
步骤一：图像预处理
将原始图像进行灰度化、降噪、平滑处理等预处理，以便提取导向箭头更明显的轮廓。
步骤二：边缘检测
使用Canny边缘检测算法，得到图像中的边缘信息。
步骤三：轮廓检测
根据边缘信息，使用OpenCV库提供的findContours函数得到图像中的所有轮廓，并对轮廓进行筛选，只保留尺寸符合要求的轮廓。
步骤四：形状匹配
将筛选后的轮廓与模板进行形状匹配，使用Hu矩或Zernike矩等方法计算轮廓
的形状特征，与预先设定好的导向箭头模板进行匹配，找出最符合要求的轮廓。
步骤五：输出结果
输出匹配结果，在图像中标出导向箭头的位置、方向和类型，以便车辆或行人根据导向箭头正确行驶。
该算法简单易用，可实现导向箭头的快速检测和识别，适用于车辆导航和室内定位等场景。
canny边缘检测公式
Canny边缘检测是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的边缘。
以下是Canny边缘检测的基本公式和步骤：
高斯滤波：
首先对输入图像应用高斯滤波器，以减少噪声的影响。
高斯滤波器的公式如下：
G(x, y) = (1 / (2 * π* σ^2)) * exp(-(x^2 + y^2) / (2 * σ^2))
计算梯度幅值和方向：
在经过高斯滤波后的图像上，使用Sobel算子计算每个像素的梯度幅值和方向。
梯度幅值的计算公式如下：
G = sqrt(Gx^2 + Gy^2)
其中，Gx和Gy分别是在x和y方向上的梯度。
非极大值抑制：
对梯度幅值图像进行非极大值抑制，保留局部梯度幅值的峰值点，抑制非峰值点。
这样可以细化边缘。
双阈值处理：
将非极大值抑制后的图像进行阈值处理，将梯度幅值划分为强边缘、弱边缘和非边缘三个阈值区间。
根据强边缘和弱边缘之间的连通性关系，确定最终的边缘。
Canny边缘检测算法的具体参数设置和阈值选择可以根据具体应用进行调整。
这些公式和步骤提供了Canny边缘检测的基本原理和流程，但实际应用中可能还会有其他优化和改进的技术。
Ubuntu下基于OpenCV的Canny边缘检测
ｔｏ ｃ ｍｐ ｅ． ｔ ｉ ｎ ｘａ ｌ Ｉ ｈａ ｃ ｒ ｉ ｐ ａ ｔｃ ｌ ａ ｕｃ ｎ ｈ ｒ ｅ ｒ ｈ ｏ ｄｉ ｉａｌ ｍａ ｐ ｏ ｅ ｓ ｎ ． ｓ ｅ ｔ ｎ ｒ ｃｉ ｖ ｌ ｏ ｔ ｅ ｅ ａ ｃ ａ ａ ｓ ｆ ｇ ｔ ｉ ｇｅ ｒ ｃ ｓ ｉｇ
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｄ： ｄ ｇ ｔ ｌ ｍａ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ； ｏ Байду номын сангаас ｔ ｒ ｉ ｉ ｎ； ｐ ｎ Ｖ； ｕ ｔ ｒ ｓ ｉ ｉａ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓ ｎ ｃ ｍ ｕ ｅ ｖ ｓ ｏ Ｏ ｅ Ｃ Ｕｂ ｎ ｕ
Ｃ ｎ ｙ ｅ ｇ ｅ ｅ ｔｏ ａ ｅ ｎ Ｏｐ ｎ Ｖ ｎ Ｕｂ ｎ ｕ ａ ｎ ｄ ｅ ｄ ｔ ｃ ｉｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ Ｃ ｉ ｕ ｔ
Ｘ ａｊｎ ｕ Ｃｉ ｇ ｉ （ ａ ｊｎ ｉｅ ｆ ｈ ｉ ｇ ｓ ｒ ｅ ｎ ｙ ｃ ｍ ｓ ｔ ｃ ｏ ｌ Ｃ ｌｕ ｅ ｔ ａ ｈ ｎ ｎ ｎｉ ｇ ２ １ ３ Ｎ ｎｉ ｇ ｆｒ － ｉ ｔｎ ｅ ｇ ａ ｃ ｏ ｅ ｏ ｓ ｈ ｏ ｇ ｕｔ ｒ ｅ ｃ ｉｇ ａ ｊｎ １ ３ ） １
ｎｙ ｎ 边缘检 测应 用实例 ， 其对 数字 图像处 理 的研 究具 有一 定 的实 用价 值 。 关键词 ： 字 图像处 理 计算机 视觉 Ｏ ｅ Ｃ Ｕｂ ｎｕ 数 ｐｎ Ｖ ｕ ｔ
基于sobel、canny的边缘检测实现参考模板
基于sobel 、canny 的边缘检测实现一．实验原理Sobel 的原理：索贝尔算子（Sobel operator ）是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测。
在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。
在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量.该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
如果以A 代表原始图像，Gx 及Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:101202*101x G A -+⎛⎫ ⎪=-+ ⎪ ⎪-+⎝⎭121000*121y G A +++⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪---⎝⎭图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。
在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。
在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。
Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的 ；另一个是检测垂直平边沿的 。
与 和 相比，Sobel 算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。
Sobel 算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的 ，另一个是检测垂直平边沿的 。
各向同性Sobel 算子和普通Sobel 算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。
由于建筑物图像的特殊性，我们可以发现，处理该类型图像轮廓时，并不需要对梯度方向进行运算，所以程序并没有给出各向同性Sobel 算子的处理方法。
由于Sobel 算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数， 简单有效，因此应用广泛。
美中不足的是，Sobel 算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel 算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel 算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
opencv实现canny边缘检测实验报告
//
//+Smooth[(i+1)*nWidth+(j+1)]-Smooth[(i+1)*nWidth+j])/2;
//
//Q[i*nWidth+j]=(double)(Smooth[i*nWidth+j]-Smooth[(i+1)*nWidth+j]
//
//+Smooth[i*nWidth+(j+1)]-Smooth[(i+1)*nWidth+(j+1)])/2;
图像边缘检测实验报告 一、实验任务
熟悉opencv，实现canny边缘检测算法，比较canny算子，Sobel算子，Prewitt算子。
二、实验原理
1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感， 因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波，即 采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进 行加权求和。
pdkernal_2[i+j*nWindowSize]/=dSum_2; } } //************************************************************************* //高斯滤波 for(int i=0;i<nHeight;i++) { for(int j=0;j<nWidth;j++) {
data3 =(256+img->imageData[j*img->widthStep + i*3 + 2])%256; //R分量
OpenCV笔记（3）（Canny边缘检测、高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、图像轮廓、模板匹配）
OpenCV笔记（3）（Canny边缘检测、⾼斯⾦字塔、拉普拉斯⾦字塔、图像轮廓、模板匹配）⼀、Canny边缘检测Canny边缘检测是⼀系列⽅法综合的结果。
其中主要包含以下步骤：1.使⽤⾼斯滤波器，平滑图像，滤除噪声。
2.计算图像中每个像素点的梯度强度和⽅向。
3.应⽤⾮极⼤值抑制（NMS：Non-Maximum Suppression），以消除边缘检测带来的杂散相应。
4.应⽤双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实和潜在的边缘。
5.通过抑制孤⽴的弱边缘最终完成边缘检测。
1.⾼斯滤波器平滑图像。
2.计算梯度和⽅向使⽤X和Y⽅向的Sobel算⼦来分别计算XY⽅向梯度：每个点的梯度强度有XY⽅向的梯度计算出来：计算每个点梯度的⽅向：3.使⽤NMS有两种⽅法，第⼀种⽅法（插值法，⽐较复杂）：通过计算出的梯度⽅向，找到与周边临近点的边的交点，然后使⽤权重计算交点的值，假设g1和g2之间的交点（左上的⿊点）处于6/4的位置，那么他的值为M = g1*(1-0.6)+g2*(0.4)。
当算出左上的⿊点和右下的⿊点值后，⽤这两个点与C的值进⾏⽐较，如果都⼩于C，则C归为边界。
如果有⼀个⽐C⼤，则丢弃C，这就叫抑制。
第⼆种⽅法（指定8个⽅向，不⽤插值，简化版）：4.双阈值检测在NMS的基础上，判断⼀个边界点的梯度强度： (1) 如果值⼤于maxVal，则处理为边界 (2) 如果值minVal<梯度值<maxVal，再检查是否挨着其他边界点，如果旁边没有边界点，则丢弃，如果连着确定的边界点，则也认为其为边界点。
(3) 梯度值<minVal，舍弃。
通过以上步骤，完成Canny边缘检测。
调⽤Canny API如下：# 使⽤Canny边界检测def use_canny(image):# 后⾯两个参数代表双阈值检测的minVal和maxValimg1 = cv.Canny(image, 50, 100)cv.imshow('img1', img1)# 这⾥使⽤更⼤的minVal和maxVal,细节边界变少了img2 = cv.Canny(image, 170, 250)cv.imshow('img2', img2)⼆、⾼斯⾦字塔图像⾦字塔：Image pyramid如图中所⽰，从0到3是⼀个下采样过程（指图⽚越来越⼩的⽅向），从3到0是⼀个上采样过程（将图⽚变⼤的过程），⼀次下采样加⼀次上采样不等于原图像，因为会损失⼀些细节信息。
opencv圆拟合算法
opencv圆拟合算法OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析工具。
其中，圆拟合算法是OpenCV中的一个重要功能，用于识别和拟合图像中的圆形物体。
本文将介绍圆拟合算法的原理和应用，并以实例说明其在实际场景中的效果。
一、圆拟合算法的原理圆拟合算法是通过分析图像中的边缘信息来识别和拟合圆形物体。
其基本原理如下：1. 边缘检测：首先，利用OpenCV提供的边缘检测算法（如Canny 算法）找到图像中的边缘信息。
2. 边缘提取：根据边缘信息，提取出图像中的所有边缘点。
3. 圆心定位：通过对边缘点进行聚类分析，找到可能的圆心位置。
4. 半径估计：对于每个圆心位置，通过计算边缘点到圆心的距离，估计出圆的半径。
5. 圆拟合：根据圆心位置和半径大小，拟合出最佳的圆形模型。
二、圆拟合算法的应用圆拟合算法在许多领域中都有广泛的应用，包括工业检测、医学影像分析、目标跟踪等。
以下是一些具体的应用场景：1. 工业检测：在制造业中，圆拟合算法可以用于检测和测量产品中的圆形零件，如轴承、齿轮等。
2. 医学影像：在医学影像分析中，圆拟合算法可以用于检测和定位圆形病变，如肿瘤、血管等。
3. 目标跟踪：在计算机视觉中，圆拟合算法可以用于目标跟踪，如跟踪运动中的球体、车轮等。
三、圆拟合算法的实例下面通过一个实例来说明圆拟合算法的应用。
假设有一张工业产品的图像，其中包含了多个圆形零件。
我们的目标是使用圆拟合算法来检测和测量这些圆形零件。
我们使用边缘检测算法（如Canny算法）提取图像中的边缘信息。
然后，根据边缘信息，提取出图像中的边缘点。
接下来，我们对边缘点进行聚类分析，找到可能的圆心位置。
我们可以使用聚类算法（如K均值算法）将边缘点分为不同的群组，每个群组代表一个可能的圆心位置。
然后，对于每个圆心位置，我们计算边缘点到圆心的距离，并估计出圆的半径大小。
这可以通过计算边缘点到圆心的平均距离来实现。
根据圆心位置和半径大小，我们可以拟合出最佳的圆形模型。
OpenCV实现Canny边缘检测算法与一种基于类间方差最大的自适应阈值算法的研究
2
OpenCV 现有 Canny 函数检测结果与 Sobel、Laplace 结果比较
先用 OpenCV 现有 Canny、Sobel、Laplace 函数对同一图片进行了处理，对结果进行简要 分析。
上左为原图，上右为 Sobel 算子检测结果，下左为 Canny 算子检测结果，下右为 Laplace 算子检测结果
H1
（2）则图像 I (i, j ) ：
1 1 1 1
H2
1 1 1 1
x 方向偏导数 P(i, j ) ( f (i, j) f (i, j 1) f (i 1, j) f (i 1, j 1)) 而 y 方向偏导数为： Q(i, j ) ( f (i 1, j) f (i, j) f (i 1, j 1) f (i, j 1)) 梯度幅值 M (i, j )
1
Canny 原理与算法简介
在数字图像处理边缘检测领域，有两大原则：一是尽量抑制噪声干扰；二是尽量精确地 检测出边缘。 而 Canny 边缘检测算子是 John F. Canny 于 1986 年开发出来的一个多级边缘检 测算法。Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： （1）最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和 误检非边缘的概率都尽可能小； （2）最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近，或者是由于噪 声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小； （3）检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应。根据 这三个准则， Canny 推导出最优边缘检测算子的一个近似实现， 即边界点位于图像被高斯函
P(i, j )2 Q(i, j )2 ，梯度方向角 (i, j) arctan(Q(i, j) / P(i, j))
opencv八邻域寻线算法 -回复
opencv八邻域寻线算法-回复OPENCV八邻域寻线算法OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多强大的图像处理和计算机视觉功能。
其中之一是八邻域寻线算法，它可以通过分析图像中的像素值并找到连续的线段。
在本文中，我们将一步一步地介绍八邻域寻线算法，并深入探讨其原理和实现。
# 1. 什么是八邻域寻线算法？八邻域寻线算法是一种用于在图像中寻找线段的方法。
它基于对图像中像素值的分析，寻找具有相似像素值的像素点，并将它们连接成连续的线段。
通过这种方法，我们可以在图像中找到直线、曲线等不同形状的线段。
# 2. 八邻域寻线算法的原理是什么？八邻域寻线算法的原理基于以下观察：如果两个像素点的像素值非常接近，那么它们可能属于同一条线段。
根据这个观察，八邻域寻线算法通过对图像中的每个像素点进行像素值比较，并找到具有相似像素值的像素点。
然后，它将这些像素点连接起来，形成线段。
具体实现八邻域寻线算法的步骤如下：1. 首先，我们需要加载图像并将其转换为灰度图像。
这是因为灰度图像只包含亮度信息，没有颜色信息，更适合进行像素值比较。
2. 然后，我们可以使用Canny边缘检测算法对图像进行边缘检测。
这将提取出图像中的边缘信息，为寻找线段做准备。
3. 接下来，我们可以使用霍夫变换来检测直线。
霍夫变换是一种用于检测图像中直线的方法，它可以将直线表示为参数空间中的点。
通过对霍夫变换的结果进行分析，我们可以找到图像中的直线。
4. 在霍夫变换的结果中，我们可以找到直线的端点。
然后，我们可以通过连接直线的端点来形成线段。
# 3. 如何使用OpenCV实现八邻域寻线算法？要使用OpenCV实现八邻域寻线算法，我们可以按照以下步骤进行操作：1. 首先，我们需要安装OpenCV并导入所需的库。
2. 接下来，我们可以加载图像并将其转换为灰度图像。
使用OpenCV的`cv2.imread`函数可以加载图像，使用`cv2.cvtColor`函数可以将图像转换为灰度图像。
opencv——边缘检测算法（总结）
opencv——边缘检测算法（总结）前⾔耐⼼看完⼀定会有收获的，⼤部分内容也会在代码中体现，结合理论知识和代码进⾏理解会更有效。
代码⽤opencv4.5.1（c++）版实现⼀、边缘检测算法边缘检测算法是指利⽤灰度值的不连续性质，以灰度突变为基础分割出⽬标区域。
对铝铸件表⾯进⾏成像后会产⽣⼀些带缺陷的区域，这些区域的灰度值⽐较低，与背景图像相⽐在灰度上会有突变，这是由于这些区域对光线产⽣散射所引起的。
因此边缘检测算⼦可以⽤来对特征的提取。
1、⼀阶算⼦⼀种是基于⼀阶微分的算⼦，也称基于搜索的算⼦，⾸先通过⼀阶导数计算边缘强度，然后采⽤梯度的⽅向来对边缘的局部⽅向进⾏寻找，同时根据该⽅向来寻找出局部梯度模的最⼤值，由此定位边缘，如Roberts Cross算⼦，Prewitt算⼦Sobel算⼦，Kirsch算⼦，Canny算⼦，罗盘算⼦等；图像中的边缘区域，像素值会发⽣“跳跃”，对这些像素求导，在其⼀阶导数在边缘位置为极值，这就是Sobel算⼦使⽤的原理——极值处就是边缘。
2、⼆阶算⼦另⼀种是基于⼆阶微分的算⼦，也称基于零交叉的算⼦，通过寻找由图像得到的⼆阶导数的过零点来定位检测边缘，如Marr-Hildreth算⼦，Laplacian算⼦，LOG算⼦等。
如果对像素值求⼆阶导数，会发现边缘处的导数值为0。
⼆、⼀阶算⼦分析⼀阶微分算⼦进⾏边缘检测的思路⼤致就是通过指定⼤⼩的核（kernal）（也称为算⼦）与图像进⾏卷积，将得到的梯度进⾏平⽅和或者最⼤值作为新的梯度赋值给对应的像素点，不同的⼀阶微分算⼦主要的不同在于其算⼦即核的元素不同以及核的⼤⼩不⼀样以下是连续函数的⼀阶导数求导公式：因为图像是⼀个⾯，就相当于是灰度值关于x,y两个⽅向的函数，要求某⼀点的导数，则是各个⽅向的偏导数的平⽅和再进⾏开⽅运算。
离散函数的⼀阶导数公式：y'=[y(x0+h)-y(x0-h)]/(2h);这是⼀维函数的⼀阶求导，h是步长，在图像处理中⼀般为1⾸先复习⼀下什么是卷积？卷积就是对应的元素相乘再进⾏累加的过程实例图⽚：1、Roberts算⼦Robert算⼦是⽤于求解对⾓线⽅向的梯度，因为根据算⼦GX和GY的元素设置可以看到，只有对⾓线上的元素⾮零，其本质就是以对⾓线作为差分的⽅向来检测。
opencv提取圆形findcontours
在OpenCV中，你可以使用findContours函数来提取图像中的轮廓。
如果你想找到圆形，你可以使用Hough 变换。
以下是一个简单的例子：python复制代码import cv2import numpy as np# 加载图像img = cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用高斯模糊减少图像噪声gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)# 使用Canny边缘检测edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)# 使用Hough变换检测圆circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)# 在原图上画出检测到的圆if circles is not None:circles = np.round(circles[0, :]).astype('int')for x in circles[0, :]:cv2.circle(img, (x[0], x[1]), x[2], (0, 255, 0), 2)cv2.circle(img, (x[0], x[1]), 2, (0, 0, 255), 3)# 显示图像cv2.imshow('detected circles', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在上面的代码中，cv2.HoughCircles函数的参数解释如下：•edges: Canny边缘检测后的图像。
•cv2.HOUGH_GRADIENT: 使用霍夫梯度方法。
OpenCV Canny 源码解析
OpenCV Canny 源码解析1986年，John F.Canny 完善了边缘检测理论，Canny算法以此命名。
Canny 算法的步骤：1. 使用滤波器卷积降噪2. 使用Sobel导数计算梯度幅值和方向3. 非极大值抑制+ 滞后阈值在正式处理前，用高斯滤平滑波器对图像做滤波降噪的操作，避免噪声点的干扰，但在OpenCV的canny源码中，没有进行高斯滤波，需要使用者自行滤波；有些资料将非极大值抑制和滞后阈值视为两个步骤也是可行的，但是在源码中非极大值抑制和滞后阈值是同时进行的。
canny源码的位置：\opencv\sources\modules\imgproc\src\canny.cpp参考了网上许多资料，有不足之处请指正，谢谢。
[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片/*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.//// By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.// If you do not agree to this license, do not download, install,// copy or use the software.////// Intel License Agreement// For Open Source Computer Vision Library//// Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.// Third party copyrights are property of their respective owners.//// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,// are permitted provided that the following conditions are met://// * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,// this list of conditions and the following disclaimer.//// * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,// this list of conditions and the following disclaimer in the documentation// and/or other materials provided with the distribution.//// * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products// derived from this software without specific prior written permission.//// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct, // indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.////M*/#include "precomp.hpp"/*#if defined (HAVE_IPP) && (IPP_VERSION_MAJOR >= 7)#define USE_IPP_CANNY 1#else#undef USE_IPP_CANNY#endif*/#ifdef USE_IPP_CANNYnamespace cv{static bool ippCanny(const Mat& _src, Mat& _dst, float low, float high){int size = 0, size1 = 0;IppiSize roi = { _src.cols, _src.rows };ippiFilterSobelNegVertGetBufferSize_8u16s_C1R(roi, ippMskSize3x3, &size);ippiFilterSobelHorizGetBufferSize_8u16s_C1R(roi, ippMskSize3x3, &size1);size = std::max(size, size1);ippiCannyGetSize(roi, &size1);size = std::max(size, size1);AutoBuffer<uchar> buf(size + 64);uchar* buffer = alignPtr((uchar*)buf, 32);Mat _dx(_src.rows, _src.cols, CV_16S);if( ippiFilterSobelNegVertBorder_8u16s_C1R(_src.data, (int)_src.step,_dx.ptr<short>(), (int)_dx.step, roi,ippMskSize3x3, ippBorderRepl, 0, buffer) < 0 )return false;Mat _dy(_src.rows, _src.cols, CV_16S);if( ippiFilterSobelHorizBorder_8u16s_C1R(_src.data, (int)_src.step,_dy.ptr<short>(), (int)_dy.step, roi,ippMskSize3x3, ippBorderRepl, 0, buffer) < 0 )return false;if( ippiCanny_16s8u_C1R(_dx.ptr<short>(), (int)_dx.step,_dy.ptr<short>(), (int)_dy.step,_dst.data, (int)_dst.step, roi, low, high, buffer) < 0 )return false;return true;}}#endifvoid cv::Canny( InputArray _src, OutputArray _dst,double low_thresh, double high_thresh,int aperture_size, bool L2gradient ){Mat src = _src.getMat(); //输入图像，必须为单通道灰度图CV_Assert( src.depth() == CV_8U ); // 8位无符号_dst.create(src.size(), CV_8U); //根据src的大小构造目标矩阵dstMat dst = _dst.getMat(); //输出图像，为单通道黑白图// low_thresh 表示低阈值，high_thresh表示高阈值// aperture_size 表示算子大小，默认为3// L2gradient计算梯度幅值的标识，默认为false// 如果L2gradient为false 并且apeture_size的值为-1（-1的二进制标识为：1111 1111）// L2gradient为false 则计算sobel导数时，用G = |Gx|+|Gy|// L2gradient为true 则计算sobel导数时，用G = Math.sqrt((Gx)^2 + (Gy)^2) 根号下开平方if (!L2gradient && (aperture_size & CV_CANNY_L2_GRADIENT) == CV_CANNY_L2_GRADIENT) {// CV_CANNY_L2_GRADIENT 宏定义其值为：Value = (1<<31) 1左移31位即2147483648 //backward compatibility// ~标识按位取反aperture_size &= ~CV_CANNY_L2_GRADIENT;//相当于取绝对值L2gradient = true;}// 判别条件1：aperture_size是奇数// 判别条件2: aperture_size的范围应当是[3,7], 默认值3if ((aperture_size & 1) == 0 || (aperture_size != -1 && (aperture_size < 3 || aperture_size > 7)))CV_Error(CV_StsBadFlag, ""); // 报错if (low_thresh > high_thresh) // 如果低阈值> 高阈值std::swap(low_thresh, high_thresh); // 则交换低阈值和高阈值#ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATIONif (tegra::canny(src, dst, low_thresh, high_thresh, aperture_size, L2gradient))return;#endif#ifdef USE_IPP_CANNYif( aperture_size == 3 && !L2gradient &&ippCanny(src, dst, (float)low_thresh, (float)high_thresh) )return;#endifconst int cn = src.channels(); // cn为输入图像的通道数Mat dx(src.rows, src.cols, CV_16SC(cn)); // 存储x方向方向导数的矩阵，CV_16SC(cn)：16位有符号cn通道Mat dy(src.rows, src.cols, CV_16SC(cn)); // 存储y方向方向导数的矩阵....../*Sobel参数说明：(参考cvSobel)cvSobel(const CvArr* src, // 输入图像CvArr* dst, // 输入图像int xorder，// x方向求导的阶数int yorder，// y方向求导的阶数int aperture_size = 3 // 滤波器的宽和高必须是奇数);*/// BORDER_REPLICATE 表示当卷积点在图像的边界时，原始图像边缘的像素会被复制，并用复制的像素扩展原始图的尺寸// 计算x方向的sobel方向导数，计算结果存在dx中Sobel(src, dx, CV_16S, 1, 0, aperture_size, 1, 0, cv::BORDER_REPLICATE);// 计算y方向的sobel方向导数，计算结果存在dy中Sobel(src, dy, CV_16S, 0, 1, aperture_size, 1, 0, cv::BORDER_REPLICATE);//L2gradient为true时，表示需要根号下开平方运算，阈值也需要平方if (L2gradient){low_thresh = std::min(32767.0, low_thresh);high_thresh = std::min(32767.0, high_thresh);if (low_thresh > 0) low_thresh *= low_thresh; //低阈值平方运算if (high_thresh > 0) high_thresh *= high_thresh; //高阈值平方运算}int low = cvFloor(low_thresh); // cvFloor返回不大于参数的最大整数值, 相当于取整int high = cvFloor(high_thresh);// ptrdiff_t 是C/C++标准库中定义的一个数据类型，signed类型，通常用于存储两个指针的差（距离），可以是负数// mapstep 用于存放ptrdiff_t mapstep = src.cols + 2; // +2 表示左右各扩展一条边// AutoBuffer<uchar> 会自动分配一定大小的内存，并且指定内存中的数据类型是uchar// 列数+2 表示图像左右各自扩展一条边（用于复制边缘像素，扩大原始图像）// 行数+2 表示图像上下各自扩展一条边AutoBuffer<uchar> buffer((src.cols+2)*(src.rows+2) + cn * mapstep * 3 * sizeof(int));int* mag_buf[3]; //定义一个大小为3的int型指针数组，mag_buf[0] = (int*)(uchar*)buffer;mag_buf[1] = mag_buf[0] + mapstep*cn;mag_buf[2] = mag_buf[1] + mapstep*cn;memset(mag_buf[0], 0, /* cn* */mapstep*sizeof(int));uchar* map = (uchar*)(mag_buf[2] + mapstep*cn);memset(map, 1, mapstep);memset(map + mapstep*(src.rows + 1), 1, mapstep);int maxsize = std::max(1 << 10, src.cols * src.rows / 10); // 2的10次幂1024std::vector<uchar*> stack(maxsize); // 定义指针类型向量，用于存地址uchar **stack_top = &stack[0]; // 栈顶指针（指向指针的指针），指向stack[0], stack[0]也是一个指针uchar **stack_bottom = &stack[0]; // 栈底指针，初始时栈底指针== 栈顶指针// 梯度的方向被近似到四个角度之一(0, 45, 90, 135 四选一)/* sector numbers(Top-Left Origin)1 2 3* * ** * *0*******0* * ** * *3 2 1*/// define 定义函数块// CANNY_PUSH(d) 是入栈函数，参数d表示地址指针，让该指针指向的内容为2（int型强制转换成uchar型），并入栈，栈顶指针+1// 2表示像素属于某条边缘可以看下方的注释// CANNY_POP(d) 是出栈函数，栈顶指针-1，然后将-1后的栈顶指针指向的值，赋给d#define CANNY_PUSH(d) *(d) = uchar(2), *stack_top++ = (d)#define CANNY_POP(d) (d) = *--stack_top// calculate magnitude and angle of gradient, perform non-maxima suppression.// fill the map with one of the following values:// 0 - the pixel might belong to an edge 可能属于边缘// 1 - the pixel can not belong to an edge 不属于边缘// 2 - the pixel does belong to an edge 一定属于边缘// for内进行非极大值抑制+ 滞后阈值处理for (int i = 0; i <= src.rows; i++) // i 表示第i行{// i == 0 时，_norm 指向mag_buf[1]// i > 0 时，_norm 指向mag_buf[2]// +1 表示跳过每行的第一个元素，因为是后扩展的边，不可能是边缘int* _norm = mag_buf[(i > 0) + 1] + 1;if (i < src.rows){short* _dx = dx.ptr<short>(i); // _dx指向dx矩阵的第i行short* _dy = dy.ptr<short>(i); // _dy指向dy矩阵的第i行if (!L2gradient) // 如果L2gradient为false{for (int j = 0; j < src.cols*cn; j++) // 对第i行里的每一个值都进行计算_norm[j] = std::abs(int(_dx[j])) + std::abs(int(_dy[j])); // 用||+||计算}else{for (int j = 0; j < src.cols*cn; j++)//用平方计算,当L2gradient为true时，高低阈值都被平方了，所以此处_norm[j]无需开平方_norm[j] = int(_dx[j])*_dx[j] + int(_dy[j])*_dy[j]; //}if (cn > 1) // 如果不是单通道{for(int j = 0, jn = 0; j < src.cols; ++j, jn += cn){int maxIdx = jn;for(int k = 1; k < cn; ++k)if(_norm[jn + k] > _norm[maxIdx]) maxIdx = jn + k;_norm[j] = _norm[maxIdx];_dx[j] = _dx[maxIdx];_dy[j] = _dy[maxIdx];}}_norm[-1] = _norm[src.cols] = 0; // 最后一列和第一列的梯度幅值设置为0}// 当i == src.rows （最后一行）时，申请空间并且每个空间的值初始化为0, 存储在mag_buf[2]中elsememset(_norm-1, 0, /* cn* */mapstep*sizeof(int));// at the very beginning we do not have a complete ring// buffer of 3 magnitude rows for non-maxima suppressionif (i == 0)continue;uchar* _map = map + mapstep*i + 1; // _map 指向第i+1 行，+1表示跳过该行第一个元素_map[-1] = _map[src.cols] = 1; // 第一列和最后一列不是边缘，所以设置为1int* _mag = mag_buf[1] + 1; // take the central row 中间那一行ptrdiff_t magstep1 = mag_buf[2] - mag_buf[1];ptrdiff_t magstep2 = mag_buf[0] - mag_buf[1];const short* _x = dx.ptr<short>(i-1);const short* _y = dy.ptr<short>(i-1);// 如果栈的大小不够，则重新为栈分配内存（相当于扩大容量）if ((stack_top - stack_bottom) + src.cols > maxsize){int sz = (int)(stack_top - stack_bottom);maxsize = maxsize * 3/2;stack.resize(maxsize);stack_bottom = &stack[0];stack_top = stack_bottom + sz;}int prev_flag = 0; //前一个像素点0：非边缘点；1：边缘点for (int j = 0; j < src.cols; j++) // 第j 列{#define CANNY_SHIFT 15// tan22.5const int TG22 = (int)(0.4142135623730950488016887242097*(1<<CANNY_SHIFT) + 0.5);int m = _mag[j];if (m > low) // 如果大于低阈值int xs = _x[j]; // dx中第i-1行第j列int ys = _y[j]; // dy中第i-1行第j列int x = std::abs(xs);int y = std::abs(ys) << CANNY_SHIFT;int tg22x = x * TG22;if (y < tg22x) //角度小于22.5 用区间表示：[0, 22.5){// 与左右两点的梯度幅值比较，如果比左右都大//（此时当前点是左右邻域内的极大值），则goto __ocv_canny_push 执行入栈操作if (m > _mag[j-1] && m >= _mag[j+1]) goto __ocv_canny_push;}else //角度大于22.5{int tg67x = tg22x + (x << (CANNY_SHIFT+1));if (y > tg67x) //(67.5, 90){//与上下两点的梯度幅值比较，如果比上下都大//（此时当前点是左右邻域内的极大值），则goto __ocv_canny_push 执行入栈操作if (m > _mag[j+magstep2] && m >= _mag[j+magstep1]) goto __ocv_canny_push;}else //[22.5, 67.5]{// ^ 按位异或如果xs与ys异号则取-1 否则取1int s = (xs ^ ys) < 0 ? -1 : 1;//比较对角线邻域if (m > _mag[j+magstep2-s] && m > _mag[j+magstep1+s]) goto __ocv_canny_push;}}}//比当前的梯度幅值低阈值还低，直接被确定为非边缘prev_flag = 0;_map[j] = uchar(1); // 1 表示不属于边缘continue;__ocv_canny_push:// 前一个点不是边缘点并且当前点的幅值大于高阈值（大于高阈值被视为边缘像素）并且正上方的点不是边缘点if (!prev_flag && m > high && _map[j-mapstep] != 2){//将当前点的地址入栈，入栈前，会将该点地址指向的值设置为2（查看上面的宏定义函数块里）CANNY_PUSH(_map + j);prev_flag = 1;else_map[j] = 0;}// scroll the ring buffer// 交换指针指向的位置，向上覆盖，把mag_[1]的内容覆盖到mag_buf[0]上// 把mag_[2]的内容覆盖到mag_buf[1]上// 最后让mag_buf[2]指向_mag指向的那一行_mag = mag_buf[0];mag_buf[0] = mag_buf[1];mag_buf[1] = mag_buf[2];mag_buf[2] = _mag;}// now track the edges (hysteresis thresholding)// 通过上面的for循环，确定了各个邻域内的极大值点为边缘点（标记为2）// 现在，在这些边缘点的8邻域内（上下左右+4个对角）,将可能的边缘点（标记为0）确定为边缘while (stack_top > stack_bottom){uchar* m;if ((stack_top - stack_bottom) + 8 > maxsize){int sz = (int)(stack_top - stack_bottom);maxsize = maxsize * 3/2;(maxsize);stack_bottom = &stack[0];stack_top = stack_bottom + sz;}CANNY_POP(m); // 出栈if (!m[-1]) CANNY_PUSH(m - 1);if (!m[1]) CANNY_PUSH(m + 1);if (!m[-mapstep-1]) CANNY_PUSH(m - mapstep - 1);if (!m[-mapstep]) CANNY_PUSH(m - mapstep);if (!m[-mapstep+1]) CANNY_PUSH(m - mapstep + 1);if (!m[mapstep-1]) CANNY_PUSH(m + mapstep - 1);if (!m[mapstep]) CANNY_PUSH(m + mapstep);if (!m[mapstep+1]) CANNY_PUSH(m + mapstep + 1);}// the final pass, form the final image// 生成边缘图const uchar* pmap = map + mapstep + 1;uchar* pdst = dst.ptr();for (int i = 0; i < src.rows; i++, pmap += mapstep, pdst += dst.step){for (int j = 0; j < src.cols; j++)pdst[j] = (uchar)-(pmap[j] >> 1);}}void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,double threshold2, int aperture_size ){cv::Mat src = cv::cvarrToMat(image), dst = cv::cvarrToMat(edges);CV_Assert( src.size == dst.size && src.depth() == CV_8U && dst.type() == CV_8U );cv::Canny(src, dst, threshold1, threshold2, aperture_size & 255,(aperture_size & CV_CANNY_L2_GRADIENT) != 0);}/* End of file. */。
opencv水尺识别代码
在OpenCV中，水尺识别可以通过多种方法实现，包括边缘检测、阈值处理、形态学操作等。
以下是一个简单的例子，使用了Canny边缘检测和阈值处理进行水尺识别。
请注意，这个代码只是一个基本的示例，可能需要根据实际应用场景进行修改和优化。
python复制代码import cv2import numpy as np# 加载图像image = cv2.imread('water_level.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Canny边缘检测edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)# 阈值处理_, thresh = cv2.threshold(edges, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 形态学操作消除噪声kernel = np.ones((3,3), np.uint8)opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations = 2)# 找到轮廓contours, _ = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 在原图上画出轮廓cv2.drawContours(image, contours, -1, (0,255,0), 3)# 显示图像cv2.imshow('Water Level', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这段代码首先加载一张图像，然后将其转换为灰度图像。
接着，使用Canny边缘检测来找出图像中的边缘，然后使用阈值处理将这些边缘二值化。
形态学操作被用来消除噪声，然后找到并画出这些边缘的轮廓。
opencv卡尺梯度计算
opencv卡尺梯度计算
OpenCV中的卡尺梯度计算是指利用卡尺（Canny）边缘检测算法来计算图像中像素点的梯度信息。
卡尺边缘检测是一种经典的边缘检测算法，它可以帮助我们找到图像中的边缘，并计算出边缘的梯度信息，从而实现图像的特征提取和分析。
在OpenCV中，可以通过以下步骤来进行卡尺梯度计算：
1. 读取图像，首先使用OpenCV的imread函数读取需要处理的图像。
2. 灰度转换，将彩色图像转换为灰度图像，可以使用cvtColor函数将图像从BGR格式转换为灰度格式。
3. 高斯模糊，为了减少图像中的噪声对边缘检测的影响，可以使用GaussianBlur函数对图像进行高斯模糊处理。
4. 边缘检测，利用Canny函数进行卡尺边缘检测，该函数会计算图像中每个像素点的梯度，并根据梯度大小进行边缘检测。
5. 获取梯度信息，通过Sobel函数或Scharr函数获取图像的梯度信息，这些函数可以计算图像在水平和垂直方向上的梯度。
6. 梯度方向和大小，可以使用cartToPolar函数将梯度的x和y分量转换为极坐标形式，从而得到梯度的方向和大小。
7. 显示结果，最后可以使用imshow函数将计算得到的梯度信息可视化显示出来，以便进行进一步的分析和处理。
总之，OpenCV中的卡尺梯度计算是一种基于卡尺边缘检测算法的图像梯度计算方法，通过以上步骤可以实现对图像中梯度信息的获取和分析，为图像处理和计算机视觉任务提供了重要的基础。
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实验二 OpenCv实现Canny边缘检测
一、实验目的
1、了解如何在VC++6.0上安装与配置opencv
2、了解canny边缘检测的原理与opencv的实现
二、实验引言
边缘是一幅图像最重要的特征之一，图像边缘部分集中了图像的大部分信息。
因此，边缘的确定对于图像场景的识别与理解非常重要；同时在图像分割中也有重要应用。
可以利用边缘对图像进行区域分析。
边缘在图像体现为局部区域亮度的显著变化，可见这种变化是为灰度面的阶跃。
有很多种方法可以用来对图像边缘进行检测。
本实验中采用Canny边缘检测。
三、实验原理
检测阶跃边缘的基本思想是在图像中找出具有局部最大梯度值的像素点，其大部分的工作集中在寻找能够用于实际图像的梯度数字逼近。
图像梯度逼近必须满足要求：
1、逼近必须能够抑制噪声效应
2、必须尽量精确的确定边缘的位置
Canny检测的基本过程
平滑与计算
Canny边缘检测器就是高斯函数的一阶导数，是对信噪比与定位之间最优化的逼近算子。
高斯平滑和梯度逼近结合的算子不是旋转对称的。
高斯平滑和梯度逼近结合的算子不是旋转对称的。
在边缘方向是对称的，在垂直边缘方向是反对称的（梯度方向）。
该算子在对最急剧变化方向上的边缘很敏感，沿边缘方向不敏感。
非极大值抑制
前面的计算得到梯度的幅度图像阵列为M[i,j]，此值的值越大，其对应的图像梯度值也越大。
但还不能精确的确定边缘。
为了确定边缘，必须细化幅度值图像中的屋脊带（ridge ），即只保留幅度值局部变化最大的点。
此过程称为非极大值抑制（non-maxima suppression,NMS ），其结果会产生细化的边缘。
非极大值抑制通过抑制梯度线上所有的非屋脊峰值的幅度值来细化[,]M i j 中的梯度幅值屋脊。
算法使用一个3×3邻域作用在幅值阵列[,]M i j 的所有点上；每一个点上，邻域的中心像素[,]M i j 与沿着梯度线的两个元素进行比较，其中梯度线是由邻域的中心点处的扇区值ζ[i,j ]给出。
如果在邻域中心点处的幅值[,]M i j 不比梯度线方向上的两个相邻点幅值大，则[,]M i j 赋值为零，否则维持原值；此过程可以把M[i,j]宽屋脊带细化成只有一个像素点宽，即保留屋脊的高度值。
非极大值抑制公式为：
[,]([,],[,])N i j NMS M i j i j z =
[,]N i j 中的非零值对应着图像强度阶跃变化处对比度，其坐标对应着图像梯度值经过非极大值抑制后细化得到的边缘。
虽然在边缘检测前经过了图像的高斯平滑，但是经过NMS 后仍然会包含许多噪声和细纹理引起的假边缘段。
所以要经过阈值化处理。
阈值化
去除假边缘的方法是对[,]N i j 使用阈值处理，将低于某一阈值的所有值赋值零，得到图像边缘阵列[,]I i j 。
单阈值τ太低造成的假阳性以及阴影会使边缘对比度减弱； 单阈值t 太高造成的假阴性会使部分轮廓丢失； 常用双阈值1t 和212t t =对非极大值抑制图像[,]N i j 处理得到两个边缘图像1[,]T i j 和2[,]T i j 。
2[,]T i j 用高阈值得到，所以含有较少的假边缘，但其中有轮廓的间断。
双阈值要在2[,]T i j 中把边缘连接成轮廓，当到达轮廓端点时，就在1[,]T i j 的8邻点位置寻找可以连接到轮廓上的边缘。
综述整个算法的主要步骤是：不断的在1[,]T i j 中收集边缘，直到2[,]T i j 中的所有间隙连接起来位置。
从而得出Canny 算法的具体实现步骤：
Step1:用高斯滤波器平滑图像，去除图像噪声。
一般选择方差为1.4的高斯函数模板和图像进行卷积运算。
Step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。
使用 的梯度算子计算x 和y 方向的偏导数 和 ，方向角 ，梯度幅值 。
Step3:对梯度幅值应用非极大值抑制。
幅值M 越大，其对应的图像梯度值也越大，但这
还不足以确定边缘，因为这里仅把图像快速变化的问题转化成求幅值局部最大值问题，为确定边缘，必须细化幅值图像中的屋脊带，只保留幅值局部变化最大的点，生成细化的边缘。
Step4:用双阈值算法检测并且连接边缘。
双阈值法使Canny算子提取的边缘点更具有鲁棒性，高低阈值分别表示为Hth和Lth，对于高阈值Hth的选折，基于计算出的图像梯度值对应的直方图进行选取。
三．实验过程
1、按手册正确安装VC++6.0和opencv1.0并对VC++6.0添加一系列库文件完成配置
2、在VC++6.0上添加工程，根据算法编写程序并执行。
3、运行并观察结果
四．程序流程图
五、实验结果
下面是第一阈值为1，不同第二阈值下阈值下检测出来的图像（第二阈值递增）。
可见阈值越大原图像中变化越不太显的部分渐渐消失，当阈值最大时剩下的就是图像中亮暗变化最明显的部分。
六、参考文献与资料
贾云得，机器视觉，科学出版社，2000
中国Opencv官网：/浏览时间：2011年5月29日七、附录
代码：。