OPENCV-6 學習筆記

邊緣檢測

步驟：

• 濾波
• 增強
• 檢測

canny算子—Canny 的目標是找到一個最優的邊緣檢測算法

評價標準：

1.低錯誤率:?標識出盡可能多的實際邊緣，同時盡可能的減少噪聲產生的誤報。

2.高定位性:?標識出的邊緣要與圖像中的實際邊緣盡可能接近。

3.最小響應:?圖像中的邊緣只能標識一次，并且可能存在的圖像噪聲不應標識為邊緣。

函數：

void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bool L2gradient=false )  

用例：

Mat src = imread("1.jpg");  
Canny(src, src, 3, 9,3 );  
imshow("【效果圖】", src);  

sobel算子—結合了高斯平滑和微分求導，用來計算圖像灰度函數的近似梯度。在圖像的任何一點使用此算子，將會產生對應的梯度矢量或是其法矢量

函數：

void Sobel (  
InputArray src,//輸入圖  OutputArray dst,//輸出圖  int ddepth,//輸出圖像的深度  int dx,  //x方向梯度int dy,  //y方向梯度int ksize=3,  double scale=1,  double delta=0,  int borderType=BORDER_DEFAULT );  

其小弟——Scharr函數，無內核大小的參數

void Scharr(  
InputArray src, //源圖  OutputArray dst, //目標圖  int ddepth,//圖像深度  int dx,// x方向上的差分階數  int dy,//y方向上的差分階數  double scale=1,//縮放因子  double delta=0,// delta值  intborderType=BORDER_DEFAULT )// 邊界模式  

Laplace算子

函數：

void Laplacian(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, int ksize=1, double scale=1, double delta=0, intborderType=BORDER_DEFAULT );