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【OpenCV新手教程之十二】OpenCV边缘检测：Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器合辑....

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【OpenCV 新手教程之十二】OpenCV 边缘检測：Canny 算

子,Sobel 算子,Laplace 算子,Scharr 滤波器合辑

本系列文章由@浅墨_毛星云出品，转载请注明出处。

文章链接：

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901

作者：毛星云（浅墨）微博：http://weibo.com/u/1723155442

知乎：http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱：

happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的

OpenCV 版本号：2.4.9 本篇文章中，我们将一起学习

OpenCV 中边缘检測的各种算子和滤波器——Canny 算

子,Sobel 算子,Laplace 算子以及 Scharr 滤波器。文章中包括

了五个浅墨为大家准备的具体凝视的博文配套源码。在介绍

四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合演示样例中的

一个。文章末尾提供配套源码的下载。依旧是是放出一

些程序执行截图吧：效果图看完，我们来唠唠嗑。首

先，须要说明的是，浅墨这篇文章最后的演示样例代码是採

用两周前刚刚公布的 2.4.9 来书写的。里面的 lib 都已经改成

了 2.4.9 版本号的。假设大家须要执行的话，要么配置好 2.4.9.

要么把浅墨在 project 中包括的末尾数字为 249 的各种 lib 改

成之前的 248 或者你相应的 OpenCV 版本号。不然会提

示： LINK : fatal error LNK1181: 无法打开输入文件

“opencv_calib3d248.lib”之类的错误。 OpenCV 2.4.9 的

配置和之前的 2.4.8 差点儿相同，假设还是不太清楚，具体

能够參考浅墨改动过的相应 2.4.9 版的配置文章：

【OpenCV 新手教程之中的一个】安装 OpenCV：OpenCV

2.4.8 或 2.4.9 +VS 开发环境配置第二，给大家分享一个

OpenCV 中写代码时节约时间的小常识。事实上 OpenCV 中，

不用 namedWindow，直接 imshow 就能够显示出窗体。大家

看下文的演示样例代码就能够发现，浅墨在写代码的时候并

没实用 namedWindow，遇到想显示出来的 Mat 变量直接

imshow。我们通常是为了规范，才先用 namedWindow 创建

窗体，再 imshow 出它来，由于我们还有须要用到指定窗体

名称的地方，比方用到 trackbar 的时候。而普通情况想显示

一个 Mat 变量的图片的话，直接 imshow 就能够啦。 OK，

開始正文吧~ 一、关于边缘检測在具体介绍之前，

先来一起看看边缘检測的一般步骤吧。(??此处强度应指图像

亮度强） 1）滤波：边缘检測的算法主要是基于图像强

度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声非常敏感，因此必

须採用滤波器来改善与噪声有关的边缘检測器的性能。常见

的滤波方法主要有高斯滤波，即採用离散化的高斯函数产生

一组归一化的高斯核（具体见“高斯滤波原理及其编程离散

化实现方法”一文），然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵

的每一点进行加权求和（具体程序实现见下文）。 2）增

强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增

强算法能够将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显

出来。在具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。

3）检測：经过增强的图像，往往邻域中有非常多点的梯度

值比較大，而在特定的应用中，这些点并非我们要找的边缘

点，所以应该採用某种方法来对这些点进行取舍。实际 project

中，经常使用的方法是通过阈值化方法来检測。另外，

须要注意，下文中讲到的 Laplace 算子，sobel 算子和 Scharr

算子都是带方向的，所以，演示样例中我们分别写了 X 方向,Y

方向和终于合成的的效果图。 OK，正餐開始，召唤 canny

算子。：）二、canny 算子篇 2.1 canny 算子相关理论

与概念解说 2.1.1 canny 算子简单介绍 Canny 边缘检

測算子是 John F.Canny 于 1986 年开发出来的一个多级边缘

检測算法。更为重要的是 Canny 创立了边缘检測计算理论

（Computational theory ofedge detection），解释了这项技术是

怎样工作的。Canny 边缘检測算法以 Canny 的名字命名，被

非常多人推崇为当今最优的边缘检測的算法。当中，

Canny 的目标是找到一个最优的边缘检測算法，让我们看一

下最优边缘检測的三个主要评价标准: 1.低错误率: 标识

出尽可能多的实际边缘，同一时候尽可能的降低噪声产生的

误报。 2.高定位性: 标识出的边缘要与图像中的实际边

缘尽可能接近。 3.最小响应: 图像中的边缘仅仅能标识

一次，而且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。为了

满足这些要求 Canny 使用了变分法，这是一种寻找满足特

定功能的函数的方法。最优检測使用四个指数函数项的和表

示，可是它非常近似于高斯函数的一阶导数。 2.1.2 Canny

边缘检測的步骤 1.消除噪声。普通情况下，使用高斯平

滑滤波器卷积降噪。例如以下显示了一个 size = 5 的高斯

内核演示样例: 2.计算梯度幅值和方向。此处，依照 Sobel

滤波器的步骤。 Ⅰ.运用一对卷积阵列 (分别作用于 x

和 y 方向): Ⅱ.使用下列公式计算梯度幅值和方向:

梯度方向近似到四个可能角度之中的一个(一般为 0, 45, 90,

135) 3.非极大值抑制。这一步排除非边缘像素，仅仅

保留了一些细线条(候选边缘)。 4.滞后阈值。最后一步，

Canny 使用了滞后阈值，滞后阈值须要两个阈值(高阈值和低

阈值): Ⅰ.假设某一像素位置的幅值超过高阈值, 该像

素被保留为边缘像素。 Ⅱ.假设某一像素位置的幅值小于

低阈值, 该像素被排除。 Ⅲ.假设某一像素位置的幅值

在两个阈值之间,该像素仅仅在连接到一个高于高阈值的

像素时被保留。 tips：对于 Canny 函数的使用，推荐的

高低阈值比在 2:1 到 3:1 之间。很多其它的细节，能够

參考 canny 算子的 wikipedia：

http://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detector canny 边

缘检測的原理讲述，课參看这篇博文：

http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176

canny 算子的中文 wikipedia：

http://zh.wikipedia.org/wiki/Canny%E7%AE%97%E5%AD%9

0 2.2 OpenCV 中 Canny 函数具体解释 Canny 函数利

用 Canny 算法来进行图像的边缘检測。 C++: void

Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1,

double threshold2, int apertureSize=3,bool L2gradient=false )

第一个參数，InputArray 类型的 image，输入图像，即源图像，

填 Mat 类的对象就可以，且需为单通道 8 位图像。第二

个參数，OutputArray 类型的 edges，输出的边缘图，须要和

源图片有一样的尺寸和类型。第三个參数，double 类型

的 threshold1，第一个滞后性阈值。第四个參数，double

类型的 threshold2，第二个滞后性阈值。第五个參数，int

类型的 apertureSize，表示应用 Sobel 算子的孔径大小，其有

默认值 3。第六个參数，bool 类型的 L2gradient，一个计

算图像梯度幅值的标识，有默认值 false。须要注意的是，

这个函数阈值 1 和阈值 2 两者的小者用于边缘连接，而大者

用来控制强边缘的初始段，推荐的高低阈值比在 2:1 到 3:1

之间。调用演示样例： //加载原始图 Mat src =

imread('1.jpg'); //project 文件夹下应该有一张名为 1.jpg 的素

材图 Canny(src, src, 3, 9,3 ); imshow('【效果图】Canny 边缘

检測', src); 如上三句，就有结果出来，非常好用。 2.3

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