大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
概述
Canny()函数可以使用canny算法对输入图像进行边缘检测。
API说明
C API：
void cv::Canny | ( | InputArray | image, | （输入图像：8-bit） |
|---|---|---|---|---|
OutputArray | edges, | （输出边缘图像：单通道，8-bit，size与输入图像一致） | ||
double | threshold1, | （阈值1） | ||
double | threshold2, | （阈值2） | ||
int | apertureSize=3, | （Sober算子大小） | ||
bool | L2gradient=false | （是否采用更精确的方式计算图像梯度） | ||
) |
void cv::Canny | ( | InputArray | dx, | （输入图像在x方向的导数：16-bit（CV_16SC1或CV_16SC3）） |
|---|---|---|---|---|
InputArray | dy, | （输入图像在y方向的导数：16-bit（CV_16SC1或CV_16SC3）） | ||
OutputArray | edges, | （输出边缘图像：单通道，8-bit，size与输入图像一致） | ||
double | threshold1, | （阈值1） | ||
double | threshold2, | （阈值2） | ||
bool | L2gradient=false | （是否采用更精确的方式计算图像梯度） | ||
) |
python API：
edges | = | cv.Canny( | image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]] | ) |
|---|---|---|---|---|
edges | = | cv.Canny( | dx, dy, threshold1, threshold2[, edges[, L2gradient]] | ) |
功能说明
canny边缘检测可以参考：Canny edge detector
关于2个阈值参数：
- 低于阈值1的像素点会被认为不是边缘；
- 高于阈值2的像素点会被认为是边缘；
- 在阈值1和阈值2之间的像素点,若与第2步得到的边缘像素点相邻，则被认为是边缘，否则被认为不是边缘。
关于L2gradient参数：
- 如果为true，计算图像梯度的时候会使用：（更加精确）
- 如果为false，计算图像梯度的时候会使用：
相关函数
无
官网样例
edge.cpp houghlines.cpp lsd_lines.cpp.
附录
无
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