OpenCV C++边缘检测代码示例

本代码示例展示了如何使用OpenCV库进行边缘检测，主要实现了Canny边缘检测算法。以下是代码的主要结构和功能说明：

代码结构

#include 
   
    #include 
    
     #include 
     
      #include 
      
       using namespace std;using namespace cv;char *output_title = "output Image";int t1_value = 50;int t1_max = 255;void CannyDemo(int, void *);Mat src, canny_dst, gray_image, dst;int main() {    src = imread("E:\\vs2015\\opencvstudy\\1.jpg", 1);    if (src.empty()) {        cout << "could not load the src image!" << endl;        return -1;    }    char *input_title = "input Image";    imshow(input_title, src);    namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);    cvtColor(src, gray_image, CV_BGR2GRAY);    createTrackbar("ThresholdSize:", output_title, &t1_value, t1_max, CannyDemo);    CannyDemo(0, 0);    waitKey(0);    return 0;}void CannyDemo(int, void *) {    blur(gray_image, gray_image, Size(3, 3), Point(-1, -1));    Canny(gray_image, canny_dst, t1_value, t1_value * 2, 3, false);    imshow(output_title, canny_dst);    dst.create(src.size(), src.type());    src.copyTo(dst, canny_dst);    imshow("out", dst);    imshow("out取反", ~dst);}

主要功能

读取图像：代码首先尝试读取指定路径的图像文件。如果读取失败，会输出错误信息并退出程序。

灰度化：将输入图像转换为灰度格式，准备进行边缘检测。

边缘检测：使用Canny边缘检测算法，设置边界值和检测核大小，生成边缘图像。

图像处理：将原始图像和边缘检测结果分别显示，并对结果进行反转处理。

显示结果：分别展示原始图像、边缘检测结果以及反转后的图像。

应用场景

该代码主要用于学术研究或工业应用中对图像边缘的精确检测，适用于目标检测、图像分割等场景。通过可调节的阈值参数，用户可以根据具体需求调整边缘检测的敏感度。

代码注重了图像处理流程的清晰展示，同时通过可视化界面让用户直观观察边缘检测结果。

转载地址：http://umsfk.baihongyu.com/

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