当前位置：首页 > wzjs >正文

网站优化的公司做网站基本东西

wzjs 2025/9/21 0:22:52

网站优化的公司,做网站基本东西,公司网站制作费用多少,群晖 wordpress 慢文章目录方案分析具体代码实现关键步骤说明注意事项为了实现类似于MATLAB的edge(I, "sobel")函数的C代码，我们需要复现其完整的边缘检测流程，包括梯度计算、非极大值抑制和阈值处理。以下是具体的方案及代码实现： 方案分析图像…

文章目录

- - 方案分析
  - 具体代码实现
  - 关键步骤说明
  - 注意事项

为了实现类似于MATLAB的edge(I, "sobel")函数的C++代码，我们需要复现其完整的边缘检测流程，包括梯度计算、非极大值抑制和阈值处理。以下是具体的方案及代码实现：

方案分析

图像预处理：将图像转为灰度图并进行高斯模糊以降低噪声。
梯度计算：使用Sobel算子计算水平和垂直方向的梯度。
梯度幅值与方向：计算梯度幅值并确定每个像素的梯度方向。
非极大值抑制：细化边缘，仅保留梯度方向上的局部最大值。
自动阈值处理：根据梯度幅值的统计特性自动选择阈值，生成二值边缘图像。

具体代码实现

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <cmath>using namespace cv;Mat sobelEdgeDetection(const Mat& input) {// 转换为灰度图Mat gray;if (input.channels() == 3)cvtColor(input, gray, COLOR_BGR2GRAY);elsegray = input.clone();// 高斯模糊降噪Mat blurred;GaussianBlur(gray, blurred, Size(3, 3), 0);// 计算Sobel梯度Mat dx, dy;Sobel(blurred, dx, CV_32F, 1, 0, 3); // 水平方向Sobel(blurred, dy, CV_32F, 0, 1, 3); // 垂直方向// 计算梯度幅值和角度（度数表示）Mat magnitude, angle;cartToPolar(dx, dy, magnitude, angle, true);// 非极大值抑制Mat nms = Mat::zeros(magnitude.size(), CV_32F);for (int i = 1; i < magnitude.rows - 1; ++i) {for (int j = 1; j < magnitude.cols - 1; ++j) {float curr = magnitude.at<float>(i, j);float dir = fmod(angle.at<float>(i, j) + 180, 180); // 转换为0~180度// 确定离散方向int sector;if ((dir < 22.5) || (dir >= 157.5))sector = 0; // 水平else if (dir >= 22.5 && dir < 67.5)sector = 1; // 45度else if (dir >= 67.5 && dir < 112.5)sector = 2; // 垂直elsesector = 3; // 135度// 比较相邻像素float a, b;switch (sector) {case 0:a = magnitude.at<float>(i, j + 1);b = magnitude.at<float>(i, j - 1);break;case 1:a = magnitude.at<float>(i - 1, j + 1);b = magnitude.at<float>(i + 1, j - 1);break;case 2:a = magnitude.at<float>(i + 1, j);b = magnitude.at<float>(i - 1, j);break;default: // 135度a = magnitude.at<float>(i - 1, j - 1);b = magnitude.at<float>(i + 1, j + 1);break;}if (curr >= a && curr >= b)nms.at<float>(i, j) = curr;}}// 自动计算阈值（取最大值的25%）double maxVal;minMaxLoc(nms, nullptr, &maxVal);double threshold = 0.25 * maxVal;// 应用阈值并转换为二值图像Mat edges;threshold(nms, edges, threshold, 255, THRESH_BINARY);edges.convertTo(edges, CV_8U);return edges;
}int main() {Mat img = imread("input.jpg");if (img.empty()) {std::cerr << "Error: Could not load image." << std::endl;return -1;}Mat edges = sobelEdgeDetection(img);imshow("Sobel Edges", edges);waitKey(0);return 0;
}