C++实现图像处理Roberts边缘检测代码_c++使用Roberts算子对图像进行边缘检测资源-CSDN文库

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137 浏览量 2022-06-25 15:16:21 上传评论收藏 951B RAR 举报

在图像处理领域，边缘检测是一种基础且重要的技术，它用于识别和定位图像中的边界，这些边界通常对应于图像中物体的轮廓。本篇将详细探讨使用C++实现Roberts边缘检测算法的知识点。 Roberts边缘检测是一种简单的二维线性滤波方法，由P. C. Roberts在1965年提出。它的核心思想是通过两个方向的差分运算来检测图像边缘：水平和垂直。这两个方向的差分算子可以表示为：水平 Roberts 算子： ``` [ 1 0 ] [-1 1 ] ``` 垂直 Roberts 算子： ``` [ 0 1 ] [ 1 -1 ] ``` 在C++中，我们首先需要读取图像数据，通常使用OpenCV库，它提供了方便的接口来处理图像。以下是一般步骤： 1. **导入必要的库**：首先需要包含OpenCV库和其他可能用到的库，如`#include <opencv2/opencv.hpp>`。 2. **读取图像**：使用`cv::imread()`函数读取图像，例如`cv::Mat img = cv::imread("input.jpg");`。 3. **预处理**：为了确保算法的稳定性，通常会进行灰度化处理和归一化。灰度化可以使用`cv::cvtColor()`，归一化可以使用`cv::normalize()`。 4. **定义Roberts算子**：创建2x2的浮点型矩阵，表示水平和垂直的Roberts算子。 5. **边缘检测**： - 对图像的每一行和列应用Roberts算子。对于每个像素，计算其与相邻像素的差值。 - 结合水平和垂直的差分结果，可以得到一个强度图。通常，我们取两者的结果的平方和或绝对值的平方和作为最终的边缘强度。 - 使用阈值来分离边缘和非边缘像素。例如，如果强度超过某个阈值，就认为该像素位于边缘上。 6. **输出结果**：将边缘检测后的图像保存，可以使用`cv::imwrite()`函数。在`edge_Roberts.cpp`文件中，上述步骤会被具体实现。程序会定义一个主函数，其中包含了上述流程的实现。注意，为了提高效率，可以考虑使用卷积操作来一次性处理整个图像，而不仅仅是单个像素。此外，Roberts边缘检测虽然简单，但其检测效果可能不如其他更复杂的算法如Sobel、Prewitt或Canny。这些算法能够提供更好的边缘定位和抗噪声能力。然而，Roberts算子的简单性和计算效率使得它在一些实时应用或资源受限的环境中依然有其价值。在实际应用中，我们还需要考虑一些额外因素，如图像尺寸的对齐、边缘细化以及如何选择合适的阈值。对于阈值选择，一种常见方法是使用Otsu二值化，它可以自动找到最佳的分割点。 C++实现Roberts边缘检测涉及图像读取、预处理、卷积操作、阈值处理等多个步骤，通过理解这些知识点，我们可以开发出自己的边缘检测算法，并根据需求进行优化。

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基于C++的Roberts边缘检测设计与代码实现.rar （1个子文件）

edge_Roberts.cpp 2KB

#include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> void getRobert_oper(cv::Mat& getRobert_oper1, cv::Mat& getRobert_oper2){ //135°方向 getRobert_oper1 = (cv::Mat_<float>(2, 2) << 1, 0, -1, 0); //45°方向 getRobert_oper2 = (cv::Mat_<float>(2, 2) << 0, 1, -1, 0); //逆时针反转180°得到卷积核（这里反转之后与原来一样，为了严谨还是做这个操作） cv::flip(getRobert_oper1, getRobert_oper1, -1); cv::flip(getRobert_oper2, getRobert_oper2, -1); } void edge_Robert(cv::Mat& src, cv::Mat& dst1, cv::Mat& dst2, cv::Mat& dst,int ddepth, double delta = 0, int borderType = cv::BORDER_DEFAULT){ //获取Robert算子 cv::Mat getRobert_oper1; cv::Mat getRobert_oper2; getRobert_oper(getRobert_oper1, getRobert_oper2); //卷积得到135°方向边缘 cv::filter2D(src, dst1, ddepth, getRobert_oper1, cv::Point(0, 0), delta, borderType); //卷积得到45°方向边缘 cv::filter2D(src, dst2, ddepth, getRobert_oper2, cv::Point(1, 0), delta, borderType); //边缘强度（近似） cv::convertScaleAbs(dst1, dst1); //求绝对值并转为无符号8位图 cv::convertScaleAbs(dst2, dst2); dst = dst1 + dst2; } int main(){ cv::Mat src = cv::imread("I:\\Learning-and-Practice\\2019Change\\Image process algorithm\\Img\\Fig1025(a)(building_original).tif"); if (src.empty()){ return -1; } if (src.channels() > 1) cv::cvtColor(src, src, CV_RGB2GRAY); cv::Mat dst, dst1, dst2; //注意：要采用CV_32F，因为有些地方卷积后为负数，若用8位无符号，则会导致这些地方为0 edge_Robert(src, dst1, dst2, dst, CV_32F); imshow("src", src); imshow("135°边缘", dst1); imshow("45°边缘", dst2); imshow("边缘强度", dst); cv::waitKey(0); return 0; }

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