Canny边缘检测及图像缩放之图像处理算法-OpenCV应用学习笔记四

在边缘检测算法中Canny颇为经典，我们就来做一下测试，并且顺便实现图像的尺寸放缩。

实现功能：

    直接执行程序得到结果如下：将载入图像显示在窗口in内，同时进行图像两次缩小一半操作将结果显示到i1,i2窗口内，Canny边缘提取结果显示在i3。

函数精析：

• void cvPyrDown(const CvArr* src, CvArr* dst, int filter=CV_GAUSSIAN_5x5 )

• 使用Gaussian金字塔分解输入图像向下采样
• dst：输出指定尺寸图像，跟原图像同类型
• 首先该函数与内核卷积，然后向下采样删除偶数行列信息

• cvCanny(src, dst, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3 )

• 发现输入图像的边缘并且输出边缘图像，仅仅支持单通道8位图像
• 输出图像尺寸和类型与原图像相同
• 阈值1和阈值2中小阈值用来控制边缘连接，大阈值用在突出边缘的初始分割
• 核心步骤：高斯滤波-一阶偏导有限差分计算梯度-双阈值算法检测和连接边缘-高斯平滑

• 附源代码：

#include "stdafx.h"
#include"cv.h"
#include"highgui.h"

/*            定义图像放缩函数doPyrDown（原图像，高斯5*5滤波器）                    */
IplImage* doPyrDown(IplImage* in,int filter = CV_GAUSSIAN_5x5)
{
    IplImage* out = cvCreateImage(cvSize(in->width/2,in->height/2),in->depth,in->nChannels);
    /*使用Gaussian金字塔分解输入图像向下采样*/
    /*首先该函数与内核卷积，然后向下采样删除偶数行列信息*/
    cvPyrDown(in,out);
    return(out);
};

/* 定义边缘检测函数doCanny(原图像，若边缘连接阈值，强边缘分割阈值，索贝尔算子内核尺寸) */
IplImage* doCanny(IplImage* in,double lowThresh,double highThresh,double aperture)
{
    if(in->nChannels != 1)//仅支持单通道图像
    return(0);
    IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,1);

    //找输入图像的边缘并输出图像中标识着这些边缘
    cvCanny(in ,out,lowThresh,highThresh,aperture);
    return(out);
};

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    IplImage* in = cvLoadImage("lena.jpg",0); //载入原图像
    IplImage* img1 = doPyrDown( in, CV_GAUSSIAN_5x5);//图像尺寸缩小一半
    IplImage* img2 = doPyrDown(img1,CV_GAUSSIAN_5x5);//继续缩小一半
    IplImage* img3 = doCanny(img2,10,100,3);//边缘检测

    cvNamedWindow("in");
    cvNamedWindow("i1");
    cvNamedWindow("i2");
    cvNamedWindow("i3");

    cvShowImage("in",in);
    cvShowImage("i1",img1);
    cvShowImage("i2",img2);
    cvShowImage("i3",img3);
    cvWaitKey(0);
    cvDestroyWindow("in");
    cvDestroyWindow("i1");
    cvDestroyWindow("i2");
    cvDestroyWindow("i3");
    return 0;
}