1.5.2 第二个程序，图像腐蚀

  

   

    

     

    
    

     

      //----------【1.5.2 第二个程序，图像腐蚀】------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      // 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //---------------------------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
     
    
   

    

     

    
    

     

      using namespace cv;
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      int main()
     
    
   

    

     

    
    

     

      {
     
    
   

    

     

    
    

     
	//载入原图
     
    
   

    

     

    
    

     

      	Mat srcImage = imread("C:\\Users\\computer\\Desktop\\my.jpg");
     
    
   

    

     

    
    

     
	//显示原图
     
    
   

    

     

    
    

     

      	imshow("原图的腐蚀操作", srcImage);
     
    
   

    

     

    
    

     
	//进行腐蚀操作
     
    
   

    

     

    
    

     

      	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
     
    
   

    

     

    
    

     

      	Mat dstImage;
     
    
   

    

     

    
    

     

      	erode(srcImage, dstImage, element);
     
    
   

    

     

    
    

     
	//显示效果
     
    
   

    

     

    
    

     

      	imshow("效果（腐蚀）后", dstImage);
     
    
   

    

     

    
    

     

      	waitKey(0);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	return 0;
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
  
 

1.5.4 第四个程序：canny边缘检测

  

   

    

     

    
    

     

      //------------【1.5.4 第四个程序：canny边缘检测】-------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      //
     
    
   

    

     

    
    

     

      //-------------------------------------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include <opencv2\opencv.hpp>
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
     
    
   

    

     

    
    

     

      using namespace cv;
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //-------------【】------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      //
     
    
   

    

     

    
    

     

      //-------------------------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      int main()
     
    
   

    

     

    
    

     

      {
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【0】载入原始图
     
    
   

    

     

    
    

     

      	Mat srcImage = imread("my.jpg");
     
    
   

    

     

    
    

     

      	imshow("原始图的边缘检测", srcImage);
     
    
   

    

     

    
    

     

      	Mat dstImage, edge, grayImage;
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【1】创建与src同类型的大学的矩阵dst
     
    
   

    

     

    
    

     

      	dstImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【2】将原始图像转换为灰度图像
     
    
   

    

     

    
    

     

      	cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【3】先用3*3内核来降噪
     
    
   

    

     

    
    

     

      	blur(grayImage, edge, Size(3, 3));
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【4】运行canny算子
     
    
   

    

     

    
    

     

      	Canny(edge, edge, 3, 9, 3);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【5】显示效果图
     
    
   

    

     

    
    

     

      	imshow("最终效果图", edge);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      	waitKey(0);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	return 0;
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
  
 

文章来源: kings.blog.csdn.net，作者：人工智能博士，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：kings.blog.csdn.net/article/details/83756553