我正在编写以下代码:
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src, grey;
int thresh = 10;
const char* windowName = "Contours";
void detectContours(int,void*);
int main()
{
src = imread("C:/Users/Public/Pictures/Sample Pictures/Penguins.jpg");
//Convert to grey scale
cvtColor(src,grey,CV_BGR2GRAY);
//Remove the noise
cv::GaussianBlur(grey,grey,Size(3,3),0);
//Create the window
namedWindow(windowName);
//Display the original image
namedWindow("Original");
imshow("Original",src);
//Create the trackbar
cv::createTrackbar("Thresholding",windowName,&thresh,255,detectContours);
detectContours(0,0);
waitKey(0);
return 0;
}
void detectContours(int,void*)
{
Mat canny_output,drawing;
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i>heirachy;
//Detect edges using canny
cv::Canny(grey,canny_output,thresh,2*thresh);
namedWindow("Canny");
imshow("Canny",canny_output);
//Find contours
cv::findContours(canny_output,contours,heirachy,CV_RETR_TREE,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
//Setup the output into black
drawing = Mat::zeros(canny_output.size(),CV_8UC3);
//Draw contours
for(int i=0;i<contours.size();i++)
{
cv::drawContours(drawing,contours,i,Scalar(255,255,255),1,8,heirachy,0,Point());
}
imshow(windowName,drawing);
}
理论上,Contours
的意思是检测曲线。 边缘检测
表示检测边缘。在上面的代码中,我使用 Canny
进行了边缘检测,并通过 findContours()
进行了曲线检测。以下是生成的图像
Canny 图片
轮廓图像
所以现在,如您所见,没有区别!那么,这两者之间的实际区别是什么?在 OpenCV 教程中,只给出了代码。我找到了关于什么是“轮廓”的解释,但它没有解决这个问题。
最佳答案
边缘被计算为图像梯度在梯度方向上的极值点。 如果有帮助,您可以将它们视为一维函数中的最小值和最大值。 关键是,边缘像素是一个局部概念:它们只是指出相邻像素之间的显着差异。
轮廓通常是从边缘获得的,但它们的目的是作为对象轮廓。 因此,它们需要是闭合曲线。 您可以将它们视为边界(一些图像处理算法和库这样调用它们)。 当它们从边缘获得时,您需要连接边缘以获得闭合轮廓。
关于c++ - "Edge Detection"和 "Image Contours"之间的区别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17103735/