Question

我正在研究二进制图像以获得优势。我使用了opencv的cannyedge函数，但结果不太理想。

    int edgeThresh = 1;
    int lowThreshold = 100;
    int const max_lowThreshold = 100;
    int ratio = 3;
    int kernel_size = 3;

    blur(binaryImage, detected_edges, Size(3, 3));
    Canny(binaryImage, detected_edges, lowThreshold, lowThreshold*ratio, kernel_size);
    dst = Scalar::all(0);
    src.copyTo(dst, detected_edges);
    imwrite(defaultPath + "edge_" + filename, dst);

我做了一个肮脏的解决方法，但是再次增加了处理时间：

    Canny(detected_edges, detected_edges, lowThreshold, lowThreshold*ratio, kernel_size);
    blur(detected_edges, detected_edges, Size(3, 3));
    Canny(detected_edges, detected_edges, lowThreshold, lowThreshold*ratio, kernel_size);

我是opencv和图像处理的新手，所以我很可能错过了一些东西。

请赐教。谢谢！

Answer 1

首先：对于像这样的图像，只有白色和黑色像素，使用findContours功能，它会更快，更精确。如果您需要绘制刚刚找到的轮廓（绘制结果），请使用drawContours函数（在新Mat上绘制，与您在轮廓上找到的轮廓相同）。

有关此HERE的文档。

第二次：您的内核大小或阈值值不正确可能是个问题。第二个阈值被推荐为第一个阈值的3倍。我认为问题可能在于你的内核大小（Canny函数中的最后一个参数）。尽量不要使用此函数重载，使用不带此参数的那个或降低内核大小。

如何在没有折线的情况下获得清洁边缘？

1 个答案: