opencv-Canny 邊緣檢測

int main(){
 Mat src = imread("test.jpg");
  Mat src1 = src.clone();//将格式指派給src1
  namedWindow("效果圖視窗", 1); 
  namedWindow("效果圖視窗1", 1);
  Canny(src, src1, 150, 100, 3);
  imshow("效果圖視窗", src1);
  waitKey(30); Mat dst, edge, gray;
  dst.create(src.size(), src.type());//建立與src同類型和大小的矩陣(dst)
  cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);//将原圖像轉換為灰階圖像  
  blur(gray, edge, Size(3, 3));//先用使用 3x3核心來降噪  
  Canny(edge, edge, 3, 9, 3);//運作Canny算子
  dst = Scalar::all(0);//将g_dstImage内的所有元素設定為0 
  src.copyTo(dst, edge);//使用Canny算子輸出的邊緣圖
  //g_cannyDetectedEdges作為掩碼，來将原圖g_srcImage拷到目标圖g_dstImage中  
  imshow("效果圖視窗1", dst);//顯示效果圖  
  waitKey(30);
  return 0;
 }C++: void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bool L2gradient=false )      

• 第二個參數，OutputArray類型的edges，輸出的邊緣圖，需要和源圖檔有一樣的尺寸和類型。
• 第三個參數，double類型的threshold1，第一個滞後性門檻值。
• 第四個參數，double類型的threshold2，第二個滞後性門檻值。
• 第五個參數，int類型的apertureSize，表示應用Sobel算子的孔徑大小，其有預設值3。
• 第六個參數，bool類型的L2gradient，一個計算圖像梯度幅值的辨別，有預設值false
• 需要注意的是，這個函數門檻值1和門檻值2兩者的小者用于邊緣連接配接，而大者用來控制強邊緣的初始段，推薦的高低門檻值比在2:1到3:1之間。