探测边界算法

1. 如何利用opencv实现彩色图像边缘检测算法

在opencv中显示边缘检测很简单，只需调用一个cvCanny函数，其使用的是Canny算法来实现对图像的边缘检测．
函数原型为：
void cvCanny( const CvArr* image,CvArr* edges,double threshold1,double threshold2, int aperture_size=3 );
第一个参数为待检测的图像，注意一点，其必须是灰度图．
第二个参数为输出的边缘图，其也是一个灰度图．
后三个参数与Canny算法直接相关，threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割，aperture_size算子内核大小，可以去看看Canny算法．
从彩色图到灰度图需要使用到cvCvtColor函数，其接受三个参数，第一为输入，第二为输出，第三个为转换的标识，我们这边是RGB到GRAY，使用的是CV_RGB2GRAY．
参考demo代码如下：

#include <iostream>

#include <string>
#include <sstream>
#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>

using namespace std;

int String2int(const string& str_)
{
int _nre = 0;
stringstream _ss;
_ss << str_;
_ss >> _nre;
return _nre;
}

void DoCanny(const string& strFileName_)
{
//原彩色图片
IplImage* _pIplImageIn = cvLoadImage(strFileName_.data());

if (_pIplImageIn == NULL)
{
return;
}
//彩色图片转换成灰度图放置的图片
IplImage* _pIplImageCanny = cvCreateImage(cvGetSize(_pIplImageIn), _pIplImageIn->depth, 1);
cvCvtColor(_pIplImageIn, _pIplImageCanny, CV_RGB2GRAY);//CV_RGB2GRAY将rgb图转成灰度图
//只有边缘路径的图片
IplImage* _pIplImageOut = cvCreateImage(cvGetSize(_pIplImageIn), IPL_DEPTH_8U, 1);

//边缘检测只能作用于灰度图
if (_pIplImageCanny->nChannels != 1)
{
return;
}

//边缘检测操作
cvCanny(_pIplImageCanny, _pIplImageOut, 1, 110, 3);

cvNamedWindow("Src");
cvShowImage("Src", _pIplImageIn);
cvNamedWindow("Canny");
cvShowImage("Canny", _pIplImageOut);

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage(&_pIplImageIn);
cvReleaseImage(&_pIplImageCanny);
cvReleaseImage(&_pIplImageOut);

cvDestroyWindow("Src");
cvDestroyWindow("Canny");

}

int main(int argc, char* argv[])
{
if (argc < 2)
{
cout << "You should give the filename of picture!" << endl;
return -1;
}
DoCanny(argv[1]);
return 0;
}

2. 基于matlab的边缘检测的robert算子的算法怎么写

matlab本身有库函数的。直接调用啊
VC代码：
void BianYuanJianCeDib::Robert()
{
LPBYTE p_data; //原图数据区指针
int wide,height; //原图长、宽
int i,j; //循环变量
int pixel[4]; //Robert算子
p_data=this->GetData ();
wide=this->GetWidth ();
height=this->GetHeight ();
LPBYTE temp=new BYTE[wide*height]; //新图像缓冲区
//设定新图像初值为255
memset(temp,255, wide*height);
//由于使用2*2的模板，为防止越界，所以不处理最下边和最右边的两列像素
for(j=0;j<height-1;j++)
for(i=0;i<wide-1;i++)
{
//生成Robert算子
pixel[0]=p_data[j*wide+i];
pixel[1]=p_data[j*wide+i+1];
pixel[2]=p_data[(j+1)*wide+i];
pixel[3]=p_data[(j+1)*wide+i+1];
//处理当前像素
temp[j*wide+i]=(int)sqrt((pixel[0]-pixel[3])*(pixel[0]-pixel[3])
+(pixel[1]-pixel[2])*(pixel[1]-pixel[2]));
}
//将缓冲区中的数据复制到原图数据区
memcpy(p_data, temp,wide*height);
//删除缓冲区
delete temp;
}

3. canny算法的最优边缘准则

Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：
(1)最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小；
(2)最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小；
(3)检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应。
为了满足这些要求 Canny 使用了变分法（calculus of variations），这是一种寻找优化特定功能的函数的方法。最优检测使用四个指数函数项表示，但是它非常近似于高斯函数的一阶导数。

4. Matlab边缘检测问题

用mesh语句似乎可以，具体也不了解你的情况，感觉怪怪的，发一段我以前些的程序，用罗伯特算子写的，把算子一改就是sobel了。两种边缘检测近似算法奉上：
clc
close all
clear all
%%%生成高斯平滑滤波模板%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
hg=zeros(3,3); %设定高斯平滑滤波模板的大小为3*3
delta=0.5;
for x=1:1:3
for y=1:1:3
u=x-2;
v=y-2;
hg(x,y)=exp(-(u^2+v^2)/(2*pi*delta^2));
end
end
h=hg/sum(hg(:));
%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%读入图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%

f = imread('1111.tif'); % 读入图像文件
f=rgb2gray(im2double(f));
imshow(f)
title('原始图像');
[m,n]=size(f);
ftemp=zeros(m,n);
rowhigh=m-1;
colhigh=n-1;
%%%高斯滤波%%%
for x=2:1:rowhigh-1
for y=2:1:colhigh-1
mod=[f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1); f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1);f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)];
A=h.*mod;
ftemp(x,y)=sum(A(:));
end
end
f=ftemp
figure,imshow(f)
title('通过高斯滤波器后的图像');

% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% %%%利用roberts算子进行边缘检测%%%
% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
sx=[-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1];
sy=[-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1];
for x=2:1:rowhigh-1
for y=2:1:colhigh-1
mod=[f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1); f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1);f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)];
fsx=sx.*mod;
fsy=sy.*mod;
ftemp(x,y)=sqrt((sum(fsx(:)))^2+(sum(fsy(:)))^2);
end
end
fr=im2uint8(ftemp);
figure,imshow(fr)
title('用roberts算子边缘检测的原始图像');

%%%域值分割%%%
TH1=60; %设定阈值
for x=2:1:rowhigh-1
for y=2:1:colhigh-1
if (fr(x,y)>=TH1)&((fr(x,y-1) <= fr(x,y)) & (fr(x,y) > fr(x,y+1)) )
fr(x,y)=200;
elseif(fr(x,y)>=TH1)&( (fr(x-1,y) <=fr(x,y)) & (fr(x,y) >fr(x+1,y)))
fr(x,y)=200;
else fr(x,y)=50;
end
end
end
figure,imshow(fr)
title('用roberts算子边缘检测并细化后的图像');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
利用第一种近似算法进行边缘检测%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%3*3的sobel算子%%%%%%%%
sx=[-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1];
sy=[-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1];
%sx=[0 1 2;-1 0 1;-2 -1 0];
%sy=[-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2];
for x=2:1:rowhigh-1
for y=2:1:colhigh-1
mod=[f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1); f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1);f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)];
fsx=sx.*mod;
fsy=sy.*mod;
ftemp(x,y)=abs(sum(fsx(:)))+abs(sum(fsy(:)));
end
end
fs=im2uint8(ftemp);
figure,imshow(fs)
title('用第一种近似算法进行边缘检测的原始图像');
%%%域值分割%%%
TH2=200; %设定阈值
for x=2:1:rowhigh-1
for y=2:1:colhigh-1
if (fs(x,y)>=TH2)&((fs(x,y-1) <= fs(x,y)) & (fs(x,y) > fs(x,y+1)) )
fs(x,y)=200;
elseif(fs(x,y)>=TH2)&( (fs(x-1,y) <=fs(x,y)) & (fs(x,y) >fs(x+1,y)))
fs(x,y)=200;
else fs(x,y)=50;
end
end
end
figure,imshow(fs)
title('采用第一种近似算法进行边缘检测后的图像');

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%利用第二种近似算法进行边缘检测%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%3*3的sobel算子%%%%%%%%
sx=[-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1];
sy=[-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1];
%sx=[0 1 2;-1 0 1;-2 -1 0];
%sy=[-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2];
for x=2:1:rowhigh-1
for y=2:1:colhigh-1
mod=[f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1); f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1);f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)];
fsx=sx.*mod;
fsy=sy.*mod;
ftemp(x,y)=max(abs(sum(fsx(:))),abs(sum(fsy(:))));
end
end
fs=im2uint8(ftemp);
figure,imshow(fs)
title('用第二种近似算法进行边缘检测的原始图像');
%%%域值分割%%%
TH2=200; %设定阈值
for x=2:1:rowhigh-1
for y=2:1:colhigh-1
if (fs(x,y)>=TH2)&((fs(x,y-1) <= fs(x,y)) & (fs(x,y) > fs(x,y+1)) )
fs(x,y)=200;
elseif(fs(x,y)>=TH2)&( (fs(x-1,y) <=fs(x,y)) & (fs(x,y) >fs(x+1,y)))
fs(x,y)=200;
else fs(x,y)=50;
end
end
end
figure,imshow(fs)
title('采用第二种近似算法进行边缘检测后的图像');