opencv学习——cv::pyrDown()， cv::cvtColor()，cv::Canny()

（1）使用cv::pyrDown()创建一个新的图像，其宽和高均为原始图像的一半

int main() {
    cv::Mat img1, img2;
    cv::namedWindow("Example1", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    cv::namedWindow("Example2", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    img1 = cv::imread("/home/zqn/C++Test/cv_prac/27.jpg");
    cv::imshow("Example1", img1);

    cv::pyrDown(img1, img2);
    cv::imshow("Example2", img2);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

（2）cv::cvtColor（）函数生成一个与原图一样大的单通道图像（BGR TO GRAY）

定义为宏cv::COLOR_BGR2GRAY

Canny边缘检测器

第一个参数是输入，第二个是输出，第三个参数和第四个参数分别是MinVal和MaxVal。第五个参数是aperture_size。它是用于查找图像梯度的Sobel核的大小。默认情况下是3。最后一个参数是L2gradient ，它指定了求梯度幅值的公式。如果是True，它使用上面提到的更精确的方程，否则它使用这个函数：Edge\_Gradient \; (G) = |G_x| + |G_y|。默认情况下，它是False。

opencv学习——cv::pyrDown()， cv::cvtColor()，cv::Canny()

int main() {
    cv::Mat img_rgb, img_gry, img_cny;
    cv::namedWindow("Example Gray", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    cv::namedWindow("Example Canny", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    img_rgb = cv::imread("/home/zqn/C++Test/cv_prac/27.jpg");

    cv::cvtColor(img_rgb, img_gry, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::imshow("Example Gray", img_gry);

    cv::Canny(img_gry, img_cny, 10, 100, 3, true);
    cv::imshow("Example Canny", img_cny);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

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