1樓：匿名使用者
在opencv中顯示邊緣檢測很簡單，只需呼叫乙個cvcanny函式，其使用的是canny演算法來實現對影象的邊緣檢測．
函式原型為：
void cvcanny( const cvarr* image,cvarr* edges,double threshold1,double threshold2, int aperture_size=3 );
第乙個引數為待檢測的影象，注意一點，其必須是灰度圖．
第二個引數為輸出的邊緣圖，其也是乙個灰度圖．
後三個引數與canny演算法直接相關，threshold1和threshold2 當中的小閾值用來控制邊緣連線，大的閾值用來控制強邊緣的初始分割，aperture_size運算元核心大小，可以去看看canny演算法．
從彩色圖到灰度圖需要使用到cvcvtcolor函式，其接受三個引數，第一為輸入，第二為輸出，第三個為轉換的標識，我們這邊是rgb到gray，使用的是cv_rgb2gray．
參考demo**如下：
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
int string2int(const string& str_)
void docanny(const string& strfilename_)
//彩色**轉換成灰度圖放置的**
iplimage* _piplimagecanny = cvcreateimage(cvgetsize(_piplimagein), _piplimagein->depth, 1);
cvcvtcolor(_piplimagein, _piplimagecanny, cv_rgb2gray);//cv_rgb2gray將rgb圖轉成灰度圖
//只有邊緣路徑的**
iplimage* _piplimageout = cvcreateimage(cvgetsize(_piplimagein), ipl_depth_8u, 1);
//邊緣檢測只能作用於灰度圖
if (_piplimagecanny->nchannels != 1)
//邊緣檢測操作
cvcanny(_piplimagecanny, _piplimageout, 1, 110, 3);
cvnamedwindow("src");
cvshowimage("src", _piplimagein);
cvnamedwindow("canny");
cvshowimage("canny", _piplimageout);
cvwaitkey(0);
cvdestroywindow("src");
cvdestroywindow("canny");
}int main(int argc, char* argv)
docanny(argv[1]);
return 0;}
2樓：匿名使用者
#include
#include
#include
#include
#include
int main(int argc, char** argv)}cvnamedwindow( "circles3", 1 );
cvshowimage( "circles3", gray );
printf("%d",n1);
cvnamedwindow( "circles", 1 );
cvshowimage( "circles", img );
cvwaitkey(0);
cvreleaseimage(&img);
cvreleaseimage(&gray);
}return 0;}
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