示例程序032--Canny边缘检测（2.3版）

代码及注释：

// 039 Canny边缘检测 2.3版.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

using namespace cv;

/// 全局变量

Mat src, src_gray;
Mat dst, detected_edges;

int edgeThresh = 1;
int lowThreshold;
int const max_lowThreshold = 100;
int ratio = 3;
int kernel_size = 3;
char* window_name = "Edge Map";

void CannyThreshold(int, void*)
{
  /// 使用 3x3内核降噪
  blur( src_gray, detected_edges, Size(3,3) );

 

  /// 运行Canny算子，支持原地计算。根据Canny算法的推荐，Canny阈值输入比例1:3，核大小为3*3
  Canny( detected_edges, detected_edges, lowThreshold, lowThreshold*ratio, kernel_size );

 

  /// 黑色背景
  dst = Scalar::all(0);

 

 // copyTo 将 detected_edges 拷贝到 dst . 但是，仅仅拷贝掩码不为0的像素。
  //Canny边缘检测的输出是镶嵌在黑色背景中的边缘像素，因此其结果 dst 图像除了被检测的边缘像素，其余部分都为黑色。
  src.copyTo( dst, detected_edges);

 

  imshow( window_name, dst );
  //imshow( window_name, detected_edges );

 }

int main( int argc, char** argv )
{
 
  src = imread( "Lena.jpg" );

  if( !src.data )
  { return -1; }

 

  /// 创建与src同类型和大小的矩阵(dst)
  dst.create( src.size(), src.type() );

 

  /// 原图像转换为灰度图像
  cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );

  namedWindow( window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

 

  /// 创建trackbar
  createTrackbar( "Min Threshold:", window_name, &lowThreshold, max_lowThreshold, CannyThreshold );

 

  /// 显示图像，用于第一次没有移动滑块的时候
  CannyThreshold(0, 0);

 

   waitKey(0);

  return 0;
  }

运行结果：