bianyuan.zip_713488com_opencv提取图像边缘_readerh3j_tonezft_图像方向计算

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <ctype.h> #include <iostream> using namespace std; #define PI 3.14 int main(){ IplImage* src=cvLoadImage("0013-03.bmp", 0); // force to gray image if(src==0) return -1; cvNamedWindow( "Histogram", 0 ); CvSize size=cvGetSize(src); IplImage* canny=cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);//边缘图像 IplImage* dx=cvCreateImage(cvGetSize(src),32,1);//x方向上的差分,此处的数据类型为U不怕溢出 IplImage* dy=cvCreateImage(cvGetSize(src),32,1); IplImage* gradient_im=cvCreateImage(cvGetSize(src),32,1);//梯度图像 CvMat* canny_m=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1);//边缘矩阵 CvMat* dx_m=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1); CvMat* dy_m=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1); CvMat* gradient=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1);//梯度矩阵 CvMat* gradient_dir=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1);//梯度方向矩阵 CvMat* mask=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1);//掩码 cvCanny(src,canny,60,180,3);//边缘检测 cvConvert(canny,canny_m);//把图像转换为矩阵 cvSobel(src,dx,1,0,3);// 一阶X方向的图像差分:dx cvSobel(src,dy,0,1,3);// 一阶Y方向的图像差分:dy cvConvert(dx,dx_m); cvConvert(dy,dy_m); cvAdd(dx_m,dy_m,gradient); //梯度不是等于根号下x的导数的平方加上y导数的平方吗？ cvDiv(dx_m,dy_m,gradient_dir); // direction int i,j; CvHistogram *hist = 0; // define multi_demention histogram float theta; int hdims = 300; // 划分HIST的个数，越高越精确 float hranges_arr[] = {-PI/2,PI/2}; // 直方图的上界和下界 float* hranges = hranges_arr; float max_val; int bin_w; for(i=0;i<size.height;i++) for(j=0;j<size.width;j++) { if(cvmGet(canny_m,i,j)!=0 && cvmGet(dx_m,i,j)!=0){//此行是什么意思？只看边缘上的方向？ theta=cvmGet(gradient_dir,i,j); theta=atan(theta); cvmSet(gradient_dir,i,j,theta); } else { cvmSet(gradient_dir,i,j,0); } } hist = cvCreateHist( 1, &hdims, CV_HIST_ARRAY, &hranges, 1 ); //创建一个指定尺寸的直方图，并返回创建的直方图指针 cvConvert(gradient_dir,gradient_im);//把梯度方向矩阵转化为图像 cvCalcHist( &gradient_im, hist, 0, canny ); // 计算直方图 float bin_val[300]; for(i=0;i < hdims; i++ ) bin_val[i] = cvQueryHistValue_1D(hist, i); cvGetMinMaxHistValue( hist, 0, &max_val, 0, 0 ); // 只找最大值 cvConvertScale( hist->bins, hist->bins, max_val ? 255. / max_val : 0., 0 ); //缩放bin 到区间[0,255] ，比例系数 return 0; }