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OpenCV實(shí)現(xiàn)灰度、高斯模糊、邊緣檢測(cè)的示例

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一、彩色圖像轉(zhuǎn)灰度

Opencv提供了一個(gè)方法,可以使彩色圖像變?yōu)榛叶葓D像。

函數(shù)名:cvtColor(src,dest,way);

src表示初始的mat對(duì)象;

dest表示轉(zhuǎn)換后的mat對(duì)象;

way表示以何種方式轉(zhuǎn)換。

舉個(gè)例子:

int main()
{
	//定義路徑
	string path = "Resources//test.png";
	//Mat:opencv引入的矩陣數(shù)據(jù)類(lèi)型,處理所有圖像
	Mat img = imread(path);
	//創(chuàng)建一個(gè)新的mat對(duì)象,用來(lái)存放轉(zhuǎn)換后的灰度圖像
	Mat imgGray;
	//灰度轉(zhuǎn)換函數(shù)
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	//展示圖片,并給圖片取名
	imshow("Image", img);
	//延遲,直到我們按下關(guān)閉按鈕
	imshow("ImageGray", imgGray);
	waitKey(0);
	return 0;
}

這里的方法就是COLOR_BGR2GRAY,

解釋出來(lái)就是:RGB顏色to灰度。

運(yùn)行截圖: 

二、高斯模糊 

高斯模糊本質(zhì)上是低通濾波器,輸出圖像的每個(gè)像素點(diǎn)是原圖像上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)與周?chē)袼攸c(diǎn)的加權(quán)和。

函數(shù):GaussianBlur(src,dest,size(m,n),sigma1,sigma2);

高斯模糊,第三,第四,第五參數(shù)為高斯模糊的度數(shù)。
定義內(nèi)核大小為m*n,數(shù)字越大越模糊;
然后有sigma1和sigma2,這兩個(gè)數(shù)也是模糊度數(shù)的參數(shù),可定義為0。

	//創(chuàng)建一個(gè)模糊對(duì)象
	Mat imgBlur;
	//高斯模糊,第三,第四,第五參數(shù)為高斯模糊的度數(shù),
	//定義內(nèi)核大小為7*7,數(shù)字越大越模糊;
	//然后有sigma1和sigma2,這兩個(gè)數(shù)可定義為0
	GaussianBlur(img, imgBlur, Size(7, 7),0,0);
	imshow("ImageBlur", imgBlur);
	waitKey(0);

運(yùn)行截圖:

三、邊緣檢測(cè) 

我們有很多邊緣檢測(cè)器,用于檢測(cè)圖像的邊緣輪廓。

最常用的是坎尼邊緣檢測(cè)器。

Canny(src,dest,low,high);

檢測(cè)前通常做模糊處理。
兩個(gè)閾值:雙閾值篩選
設(shè)置一個(gè)雙閾值,即低閾值(low),高閾值(high)。
灰度變化大于high的,設(shè)置為強(qiáng)邊緣像素,低于low的,剔除。

	//坎尼邊緣檢測(cè)器
	Mat imgCanny;
	//檢測(cè)前通常做模糊處理
	//兩個(gè)閾值:雙閾值篩選
	//設(shè)置一個(gè)雙閾值,即低閾值(low),高閾值(high)。
	//灰度變化大于high的,設(shè)置為強(qiáng)邊緣像素,低于low的,剔除。
	Canny(imgBlur, imgCanny, 50, 150);
	imshow("ImageCanny", imgCanny);

運(yùn)行截圖: 

閾值為25,75:

到此這篇關(guān)于OpenCV實(shí)現(xiàn)灰度、高斯模糊、邊緣檢測(cè)的示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV 灰度、高斯模糊、邊緣檢測(cè)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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