#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace cv;
using namespace std;
/*
RGB转换成灰度图像的一个常用公式是：
Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114
*/
//******************灰度转换函数*************************
//第一个参数image输入的彩色RGB图像的引用；
//第二个参数imageGray是转换后输出的灰度图像的引用；
//*******************************************************
void ConvertRGB2GRAY(const Mat &image, Mat &imageGray);
//****************计算一维高斯的权值数组*****************
//第一个参数size是代表的卷积核的边长的大小
//第二个参数sigma表示的是sigma的大小
//*******************************************************
double *getOneGuassionArray(int size, double sigma);
//****************高斯滤波函数的实现*****************
//第一个参数srcImage是代表的输入的原图
//第二个参数dst表示的是输出的图
//第三个参数size表示的是卷积核的边长的大小
//*******************************************************
void MyGaussianBlur(Mat &srcImage, Mat &dst, int size);
//******************Sobel卷积因子计算X、Y方向梯度和梯度方向角********************
//第一个参数imageSourc原始灰度图像；
//第二个参数imageSobelX是X方向梯度图像；
//第三个参数imageSobelY是Y方向梯度图像；
//第四个参数pointDrection是梯度方向角数组指针
//*************************************************************
void SobelGradDirction(Mat &imageSource, Mat &imageSobelX, Mat &imageSobelY, double *&pointDrection);
//******************计算Sobel的X和Y方向梯度幅值*************************
//第一个参数imageGradX是X方向梯度图像；
//第二个参数imageGradY是Y方向梯度图像；
//第三个参数SobelAmpXY是输出的X、Y方向梯度图像幅值
//*************************************************************
void SobelAmplitude(const Mat imageGradX, const Mat imageGradY, Mat &SobelAmpXY);
//******************局部极大值抑制*************************
//第一个参数imageInput输入的Sobel梯度图像；
//第二个参数imageOutPut是输出的局部极大值抑制图像；
//第三个参数pointDrection是图像上每个点的梯度方向数组指针
//*************************************************************
void LocalMaxValue(const Mat imageInput, Mat &imageOutput, double *pointDrection);
//******************双阈值处理*************************
//第一个参数imageInput输入和输出的的Sobel梯度幅值图像；
//第二个参数lowThreshold是低阈值
//第三个参数highThreshold是高阈值
//******************************************************
void DoubleThreshold(Mat &imageIput, double lowThreshold, double highThreshold);
//******************双阈值中间像素连接处理*********************
//第一个参数imageInput输入和输出的的Sobel梯度幅值图像；
//第二个参数lowThreshold是低阈值
//第三个参数highThreshold是高阈值
//*************************************************************
void DoubleThresholdLink(Mat &imageInput, double lowThreshold, double highThreshold);
int main()
{
const Mat srcImage = imread("1.jpg");
if (!srcImage.data)
{
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
imshow("srcImage", srcImage);
Mat srcGray;
ConvertRGB2GRAY(srcImage, srcGray);
Mat GaussianRes;
MyGaussianBlur(srcGray, GaussianRes, 3);
Mat imageSobelX;
Mat imageSobelY;
double *pointDirection = new double[(GaussianRes.cols - 2)*(GaussianRes.rows - 2)]; //定义梯度方向角数组
SobelGradDirction(GaussianRes, imageSobelX, imageSobelY, pointDirection); //计算X、Y方向梯度和方向角
Mat imageSobleXY;
SobelAmplitude(imageSobelX, imageSobelY, imageSobleXY);
Mat localMaxImage;
LocalMaxValue(imageSobleXY, localMaxImage, pointDirection);
imshow("Non-Maximum Image", localMaxImage);
DoubleThreshold(localMaxImage, 60, 100);
imshow("DoubleThr", localMaxImage);
DoubleThresholdLink(localMaxImage, 60, 100);
imshow("Canny Image", localMaxImage);
imshow("srcGray", srcGray);
imshow("GaussianRes", GaussianRes);
imshow("SobleX", imageSobelX);
imshow("SobleY", imageSobelY);
imshow("SobleXY", imageSobleXY);
waitKey(0);
return 0;
}
void ConvertRGB2GRAY(const Mat &image, Mat &imageGray)
{
if (!image.data || image.channels() != 3)
{
return;
}
//创建一张单通道的灰度图像
imageGray = Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);
//取出存储图像像素的数组的指针
uchar *pointImage = image.data;
uchar *pointImageGray = imageGray.data;
//取出图像每行所占的字节数
size_t stepImage = image.step;
size_t stepImageGray = imageGray.step;
for (int i = 0; i < imageGray.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < imageGray.cols; j++)
{
pointImageGray[i*stepImageGray + j] = (uchar)(0.114*pointImage[i*stepImage + 3 * j] + 0.587*pointImage[i*stepImage + 3 * j + 1] + 0.299*pointImage[i*stepImage + 3 * j + 2]);
}
}
}
//计算一维高斯的权值数组
double *getOneGuassionArray(int size, double sigma)
{
double sum = 0.0;
//定义高斯核半径
int kerR = size / 2;
//建立一个size大小的动态一维数组
double *arr = new double[size];
for (int i = 0; i < size; i++)
{
// 高斯函数前的常数可以不用计算，会在归一化的过程中给消去
arr[i] = exp(-((i - kerR)*(i - kerR)) / (2 * sigma*sigma));
sum += arr[i];//将所有的值进行相加
}
//进行归一化
for (int i = 0; i < size; i++)
{
arr[i] /= sum;
cout << arr[i] << endl;
}
return arr;
}
void MyGaussianBlur(Mat &srcImage, Mat &dst, int size)
{
CV_Assert(srcImage.channels() == 1 || srcImage.channels() == 3); // 只处理单通道或者三通道图像
int kerR = size / 2;
dst = srcImage.clone();
int channels = dst.channels();
double* arr;
arr = getOneGuassionArray(size, 1);//先求出高斯数组
//遍历图像 水平方向的卷积
for (int i = kerR; i < dst.rows - kerR; i++)
{
for (int j = kerR; j < dst.cols - kerR; j++)
{
double GuassionSum[3] = { 0 };
//滑窗搜索完成高斯核平滑
for (int k = -kerR; k <= kerR; k++)
{
if (channels == 1)//如果只是单通道
{
GuassionSum[0] += arr[kerR + k] * dst.at<uchar>(i, j + k);//行不变，列变换，先做水平方向的卷积
}
else if (channels == 3)//如果是三通道的情况
{
Vec3b bgr = dst.at<Vec3b>(i, j + k);
auto a = arr[kerR + k];
GuassionSum[0] += a*bgr[0];
GuassionSum[1] += a*bgr[1];
GuassionSum[2] += a*bgr[2];
}
}
for (int k = 0; k < channels; k++)
{
if (GuassionSum[k] < 0)
GuassionSum[k] = 0;
else if (GuassionSum[k] > 255)
GuassionSum[k] = 255;
}
if (channels == 1)
dst.at<uchar>(i, j) = static_cast<uchar>(GuassionSum[0]);
else if (channels == 3)
{
Vec3b bgr = { static_cast<uchar>(GuassionSum[0]), static_cast<uchar>(GuassionSum[1]), static_cast<uchar>(GuassionSum[2]) };
dst.at<Vec3b>(i, j) = bgr;
}
}
}
//竖直方向
for (int i = kerR; i < dst.rows - kerR; i++)
{
for (int j = kerR; j < dst.cols - kerR; j++)
{
double GuassionSum[3] = { 0 };
//滑窗搜索完成高斯核平滑
for (int k = -kerR; k <= kerR; k++)
{
if (channels == 1)//如果只是单通道
{
GuassionSum[0] += arr[kerR + k] * dst.at<uchar>(i + k, j);//行变，列不换，再做竖直方向的卷积
}
else if (channels == 3)//如果是三通道的情况
{
Vec3b bgr = dst.at<Vec3b>(i + k, j);
auto a = arr[kerR + k];
GuassionSum[0] += a*bgr[0];
GuassionSum[1] += a*bgr[1];
GuassionSum[2] += a*bgr[2];
}
}
for (int k = 0; k < channels; k++)
{
if (GuassionSum[k] < 0)
GuassionSum[k] = 0;
else if (GuassionSum[k] > 255)
GuassionSum[k] = 255;
}
if (channels == 1)
dst.at<uchar>(i, j) = static_cast<uchar>(GuassionSum[0]);
else if (channels == 3)
{
Vec3b bgr = { static_cast<uchar>(GuassionSum[0]), static_cast<uchar>(GuassionSum[1]), static_cast<uchar>(GuassionSum[2]) };
dst.at<Vec3b>(i, j) = bgr;
}
}
}
delete[] arr;
}
//存储梯度膜长与梯度角
void SobelGradDirction(Mat &imageSource, Mat &imageSobelX, Mat &imageSobelY, double *&pointDrection)
{
//先申请
