今天的學(xué)習(xí)中用到了cvPyrDown函數(shù)，cvPyrUp函數(shù)，canny函數(shù)的用法。在此進(jìn)行記錄，以便以后參考。

使用cvPyrDown()創(chuàng)建一幅寬度和高度均為輸入圖像一半尺寸的圖像

功能： 函數(shù)cvPyrDown使用Gaussian金字塔分解對輸入圖像向下采樣。 格式： void cvPyrDown( const CvArr*src, CvArr*dst, int filter=CV_GAUSSIAN_5x5); 參數(shù)： src輸入圖像，dst 輸出圖像，CV_GAUSSIAN_5x5是默認(rèn)的模版 例子： void doPyrDown(void) { IplImage *in=cvLoadImage("lena.jpg"); int filter = IPL_GAUSSIAN_5x5; assert(in->width%2 == 0 && in->height%2 == 0);//確認(rèn)長寬像素是偶數(shù)（否則無法縮放一半） IplImage *out=cvCreateImage(cvSize(in->width/2, in->height/2), in->depth, in->nChannels);//創(chuàng)建新圖像，長寬各一半，同深度，同通道數(shù) cvPyrDown(in, out); cvNamedWindow("in"); cvNamedWindow("out"); cvShowImage("in", in); cvShowImage("out", out); cvWaitKey(0); cvReleaseImage(&in); cvReleaseImage(&out); cvDestroyAllWindows(); }

cvPyrUP將現(xiàn)有的圖像在每個維度上放大兩倍

cvPyrUP(

IplImage *src,

IplImage *dst,

IplFilter filter=CV_GAUSSIAN_5x5

);

Canny邊緣檢測
void Canny(InputArray src,OutputArray dst,double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bool L2gradient=false )

參數(shù)詳解：

src：源圖像?
dst：目標(biāo)圖像。?
threshold1：第一個滯后性閾值。?
threshold2：第二個滯后性閾值。?
apertureSize：表示應(yīng)用Sobel算子的孔徑大小，其有默認(rèn)值3。?
L2gradient：一個計算圖像梯度幅值的標(biāo)識，有默認(rèn)值false。

需要注意的是，這個函數(shù)threshold1和threshold2兩者的小者用于邊緣連接，而大者用來控制強(qiáng)邊緣的初始段， 推薦的高低閾值比在2:1到3:1之間。

下面是將一幅圖調(diào)用兩次doPyrdown，再用canny處理的例子。

#include "highgui.h"
#include "cv.h"
IplImage* out;
IplImage* doPyrdown(IplImage* in)
{
assert(in->width % 2 == 0 && in->height % 2 == 0);
out = cvCreateImage(
cvSize(in->width / 2, in->height / 2),
in->depth,
in->nChannels
);
cvPyrDown(in, out, CV_GAUSSIAN_5x5);
return (out);
};
IplImage* doCanny(IplImage *in,
double lowThresh,
double highTresh,
int aperture
) {

if (in->nChannels != 1) return (0);
IplImage *out = cvCreateImage(
cvSize(in->width, in->height),
IPL_DEPTH_8U,
1
);
cvCanny(in, out, lowThresh, highTresh, aperture);
return(out);
};
int main(int argc, char** argv)
{
IplImage* img = cvLoadImage("1.jpg", 0);
cvNamedWindow("原圖", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvShowImage("原圖", img);
? out = doPyrdown(img);
? out = doPyrdown(out);
out = doCanny(img, 2, 3, 3);

cvNamedWindow("兩次縮放和邊緣檢測", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

cvShowImage("兩次縮放和邊緣檢測", out);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&out);
cvDestroyWindow("兩次縮放和邊緣檢測");
cvReleaseImage(&img);
cvDestroyWindow("原圖");
return 0;
}

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/alpqmz/p/7478259.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的opencv复杂一点的变换的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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