少有人走的路Canny算子的原理是比较复杂的，勇哥听了几遍都没搞明白。
唉，还是先学会怎么用吧。
演示代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
int t1_value = 50;
int max_value = 255;
void CannyDemo(int, void*);
Mat src, dst, gray;
char outputTitle[] = "Canny";
int main(int argc, char** argv) {
src = imread("e:/girl.png");
namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(outputTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input", src);
cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
createTrackbar("tv:", outputTitle, &t1_value, max_value, CannyDemo);
CannyDemo(0, 0);
waitKey(0);
return 0;
}
void CannyDemo(int, void*) {
Mat img1;
blur(gray, gray, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);
Canny(gray, img1, t1_value, t1_value * 2, 3, false);
//如果启用下面的代码后，输出的是彩色效果，原因是因为那个src.type()
/*dst.create(src.size(), src.type());
src.copyTo(dst, img1);*/
imshow(outputTitle, img1);
}
代码说明：
Canny算法介绍
Canny是边缘检测算法，在1986年提出的。
是一个很好的边缘检测器
很常用也很实用的图像处理方法
Canny算法介绍 – 五步 in cv::Canny
高斯模糊 - GaussianBlur
灰度转换 - cvtColor
计算梯度 – Sobel/Scharr
非最大信号抑制
高低阈值输出二值图像
Canny算法介绍 - 非最大信号抑制
Canny算法介绍-高低阈值输出二值图像
T1， T2为阈值，凡是高于T2的都保留，凡是小于T1都丢弃，从高于T2的像素出发，凡是大于T1而且相互连接的，都保留。最终得到一个输出二值图像。
推荐的高低阈值比值为 T2: T1 = 3:1/2:1其中T2为高阈值，T1为低阈值
API – cv::Canny
Canny（ InputArray src, // 8-bit的输入图像 OutputArray edges,// 输出边缘图像， 一般都是二值图像，背景是黑色 double threshold1,// 低阈值，常取高阈值的1/2或者1/3 double threshold2,// 高阈值 int aptertureSize,// Soble算子的size，通常3x3，取值3 bool L2gradient // 选择 true表示是L2来归一化，否则用L1归一化 ）
默认情况一般选择是L1，参数设置为false
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作者：hackpig
来源：www.skcircle.com
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