opencv对图像进行边缘及角点检測

先看结果:

代码:
// ConsoleApplication1_812.cpp : Defines the entry point for the console application.
// #include "stdafx.h"
#include "opencv2/opencv.hpp" class Imagedetector{
public:
Imagedetector():threshold(-1)
,cross(5,5,CV_8U,cv::Scalar(0)) //初始化十字、菱形、方形、X形结构元素
,diamond(5,5,CV_8U,cv::Scalar(1))
,square(5,5,CV_8U,cv::Scalar(1))
,x(5,5,CV_8U,cv::Scalar(0))
{
for(int i = 0;i < 5;++i){
cross.at<uchar>(2,i) = 1;
cross.at<uchar>(i,2) = 1;
} diamond.at<uchar>(0,0)= 0;
diamond.at<uchar>(0,1)= 0;
diamond.at<uchar>(1,0)= 0;
diamond.at<uchar>(4,4)= 0;
diamond.at<uchar>(3,4)= 0;
diamond.at<uchar>(4,3)= 0;
diamond.at<uchar>(4,0)= 0;
diamond.at<uchar>(4,1)= 0;
diamond.at<uchar>(3,0)= 0;
diamond.at<uchar>(0,4)= 0;
diamond.at<uchar>(0,3)= 0;
diamond.at<uchar>(1,4)= 0;
for(int i = 0; i<5;++i)
{
x.at<uchar>(i,i) = 1;
x.at<uchar>(4-i,i) = 1;
} }
void setThreshold(int thr){threshold = thr;}
cv::Mat getEdges(const cv::Mat &image){ cv::Mat result;
cv::morphologyEx(image,result,cv::MORPH_GRADIENT,cv::Mat());//腐蚀和膨胀的差
appThreshold(result);
return result;
}
void appThreshold(cv::Mat &image){ if(threshold > 0)
cv::threshold(image,image,threshold,255,cv::THRESH_BINARY);
}
cv::Mat getCornres(const cv::Mat &image){ cv::Mat result; cv::dilate(image,result,cross);
cv::erode(result,result,diamond); cv::Mat result2;
cv::dilate(image,result2,x);
cv::erode(result2,result2,square); cv::absdiff(result2,result,result);
appThreshold(result);
return result;
}
void drawImage(const cv::Mat binary,cv::Mat image){
cv::Mat_<uchar>::const_iterator it= binary.begin<uchar>();
cv::Mat_<uchar>::const_iterator itend= binary.end<uchar>(); for (int i=0; it!= itend; ++it,++i) {
if (!*it)
cv::circle(image,cv::Point(i%image.step,i/image.step),5,cv::Scalar(255,0,0));
}
} private:
int threshold;
cv::Mat cross;
cv::Mat diamond;
cv::Mat square;
cv::Mat x;
}; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
Imagedetector detector;
detector.setThreshold(40); cv::Mat image = cv::imread("building.jpg",0);
if(!image.data)
return -1;
cv::Mat edges = detector.getEdges(image);
cv::namedWindow("test",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("test",edges); cv::Mat corners = detector.getCornres(image);
cv::morphologyEx(corners,corners,cv::MORPH_TOPHAT,cv::Mat());
cv::threshold(corners, corners, 40, 255, cv::THRESH_BINARY_INV);
detector.drawImage(corners,image);
cv::namedWindow("corners",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("corners",image);
cv::waitKey(0);
return 0;
}

原理稍后再说。

opencv对图像进行边缘及角点检測的更多相关文章

  1. opencv2使用形态学滤波对图像进行边缘及角点检測

    #if !defined MORPHOF #define MORPHOF #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/img ...

  2. 使用nodeitk进行角点检測

    前言 东莞,晴,33至27度.今天天气真好,学生陆续离开学校.忙完学生答辩事情,最终能够更新一下nodeitk.本文继续介绍node的特征识别相关内容,你会看到,採用nodeitk实现角点检測是一件十 ...

  3. openCV2马拉松第19圈——Harris角点检測(自己实现)

    计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/26824529 收入囊中 使用OpenCV的con ...

  4. MatLab角点检測(harris经典程序)

    http://blog.csdn.net/makenothing/article/details/12884331 这是源博客的出处,鄙人转过来是为了更好的保存!供大家一起学习!已将原始的博客的文章的 ...

  5. 【OpenCV新手教程之十七】OpenCV重映射 &amp; SURF特征点检測合辑

    本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/30974513 作者:毛星云(浅墨)  ...

  6. Matlab实现Hough变换检測图像中的直线

    Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点 ...

  7. 图像边缘检測--OpenCV之cvCanny函数

    图像边缘检測--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1 ...

  8. Python下opencv使用笔记(七)(图像梯度与边缘检測)

    梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(无论是横向的.纵向的.斜方向的等等),所须要的无非也是一个核模板.模板的不同结果也不同.所以能够看到,全部的这些个算子函数,归结究竟都能够用 ...

  9. OpenCV(5)-图像掩码操作(卷积)-锐化

    锐化概念 图像平滑过程是去除噪声的过程.图像的主要能量在低频部分,而噪声主要集中在高频部分.图像的边缘信息主要也在高频部分,在平滑处理后,将会丢不部分边缘信息.因此需要使用锐化技术来增强边缘. 平滑处 ...

随机推荐

  1. NET使用SuperSocket完成TCP/IP通信

    1)为什么使用SuperSocket? 性能高,易上手.有中文文档,我们可以有更多的时间用在业务逻辑上,SuperSocket有效的利用自己的协议解决粘包 2)SuperSocket的协议内容? 命令 ...

  2. H5实现调用本地摄像头实现实时视频以及拍照功能

    <!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8" ...

  3. CF1065D Three Pieces

    题目描述:给出一个n*n的棋盘,棋盘上每个格子有一个值.你有一个子,要求将这个子从1移到n*n(去k时可以经过比k大的点). 开局时它可以作为车,马,相(国际象棋).每走一步耗费时间1.你也可以中途将 ...

  4. CentOS6.5下编译安装LAMP环境

    LAMP(Linux-Apache-MySQL-PHP)网站架构是目前国际流行的Web框架.该框架能够满足大流量.大并发量的网站需求:当然.也可以直接使用高性能的服务器.高性能的负载均衡硬件以及CDN ...

  5. 如何优雅的使用vue+Dcloud(Hbuild)开发混合app

    如何优雅的使用vue+Dcloud(Hbuild)开发混合app 最近在做混合app,前端框架用的是vue,打包app使用的是Dcloud,不过在开发过程中有一点不爽的是,如果想使用Dcloud提供的 ...

  6. winform 实现两个datagridview之间的数据联动

    再做数据库开发的时候,经常会遇到表带上明细表,比如,一个学校有好多系,每个系又有好多专业.... 在winform中,都会使用datagridview来显示数据,现在就来说说如何实现之间的联动.比如现 ...

  7. jupyter 教程

    官网: http://jupyter.org/

  8. win10 默认锁屏路径

    C:\Users\YourUsername\AppData\Local\Packages\Microsoft.Windows.ContentDeliveryManager_cw5n1h2txyewy\ ...

  9. Jmeter关联,正则表达式提取器使用2

    正则表达式的用处很多,最基础的用法 1,断言 2,传参(关联) 例子 1.http请求 2正则表达式提取,想要提取列表列中id,一遍打开列表页 如果是1,每次就会取相同的值!匹配数字的权限高于模板$0 ...

  10. 【01染色法判断二分匹配+匈牙利算法求最大匹配】HDU The Accomodation of Students

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2444 [DFS染色] #include<iostream> #include<cstdio&g ...