边缘提取.docx
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边缘提取
数字图像处理报告
学院：
信息科学与电气工程
班级：
学生姓名：
学号：
指导老师：
张广渊
提交日期：
2014.05.05
课程实验报告
实验题目:
_____边缘提取______
姓名:
______学号:
______
班级:
____指导教师:
____张广渊____
实验概述
【实验目的及要求】
本次试验的目的为图像的边缘提取。
【实验原理】
通过VC++连接openCV显示图像。
因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方。
所以锐化算法的实现是基于微分作用。
就是加强图像中景物的细节边缘和轮廓，使灰度反差增强。
【实验环境】
安装openCV
首先，将E:
\OpenCV\bin加入到环境变量PATH
然后，配置VC++环境
菜单Tools->Options->Directories：
选择includefiles，sourcefiles
Libraryfiles，在下方填入路径
建立新工程后,在工程设置里添加路径cxcore.libcv.libml.libcvaux.libhighgui.libcvcam.lib
实验内容
【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析）
视频边缘提取代码如下
/*
程序名称：
laplace.c
功能：
从摄像头或者AVI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测，并输出结果。
*/
#include"cv.h"
#include"highgui.h"
#include
#include
intmain（intargc,char**argv）
{
IplImage*laplace=0;
IplImage*colorlaplace=0;
IplImage*planes[3]={0,0,0};//多个图像面
CvCapture*capture=0;
//下面的语句说明在命令行执行程序时，如果指定AVI文件，那么处理从
//AVI文件读取的视频流，如果不指定输入变量，那么处理从摄像头获取
//的视频流
if（argc==1||（argc==2&&strlen（argv[1]）==1&&isdigit（argv[1][0]）））
capture=cvCaptureFromCAM（argc==2?
argv[1][0]-'0':
0）;
elseif（argc==2）
capture=cvCaptureFromAVI（argv[1]）;
if（!
capture）
{
fprintf（stderr,"Couldnotinitializecapturing...\n"）;
return-1;
}
cvNamedWindow（"Laplacian",0）;
//循环捕捉，直到用户按键跳出循环体
for（;;）
{
IplImage*frame=0;
inti;
frame=cvQueryFrame（capture）;
if（!
frame）
break;
if（!
laplace）
{
for（i=0;i<3;i++）
planes[i]=cvCreateImage（cvSize（frame->width,frame->height）,8,1）;
laplace=cvCreateImage（cvSize（frame->width,frame->height）,
IPL_DEPTH_16S,1）;
colorlaplace=cvCreateImage（cvSize（frame->width,frame->height）,8,3）;
}
cvCvtPixToPlane（frame,planes[0],planes[1],planes[2],0）;
for（i=0;i<3;i++）
{
cvLaplace（planes[i],laplace,3）;//3:
aperture_size
cvConvertScaleAbs（laplace,planes[i],1,0）;//planes[]=ABS（laplace）
}
cvCvtPlaneToPix（planes[0],planes[1],planes[2],0,colorlaplace）;
colorlaplace->origin=frame->origin;
cvShowImage（"Laplacian",colorlaplace）;
if（cvWaitKey（10）>=0）
break;
}
cvReleaseCapture（&capture）;
cvDestroyWindow（"Laplacian"）;
return0;
}
Canny获取边缘的代码：
#include"cv.h"
#include"highgui.h"
charwndname[]="Edge";
chartbarname[]="Threshold";
intedge_thresh=1;
IplImage*image=0,*cedge=0,*gray=0,*edge=0;
//定义跟踪条的callback函数
voidon_trackbar（inth）
{
cvSmooth（gray,edge,CV_BLUR,3,3,0）;
cvNot（gray,edge）;
//对灰度图像进行边缘检测
cvCanny（gray,edge,（float）edge_thresh,（float）edge_thresh*3,3）;
cvZero（cedge）;
//copyedgepoints
cvCopy（image,cedge,edge）;
//显示图像
cvShowImage（wndname,cedge）;
}
intmain（intargc,char**argv）
{
char*filename=argc==2?
argv[1]:
（char*）"fruits.jpg";
if（（image=cvLoadImage（filename,1））==0）
return-1;
//Createtheoutputimage
cedge=cvCreateImage（cvSize（image->width,image->height）,IPL_DEPTH_8U,3）;
//将彩色图像转换为灰度图像
gray=cvCreateImage（cvSize（image->width,image->height）,IPL_DEPTH_8U,1）;
edge=cvCreateImage（cvSize（image->width,image->height）,IPL_DEPTH_8U,1）;
cvCvtColor（image,gray,CV_BGR2GRAY）;
//Createawindow
cvNamedWindow（wndname,1）;
//createatoolbar
cvCreateTrackbar（tbarname,wndname,&edge_thresh,100,on_trackbar）;
//Showtheimage
on_trackbar（0）;
//Waitforakeystroke;thesamefunctionarrangeseventsprocessing
cvWaitKey（0）;
cvReleaseImage（&image）;
cvReleaseImage（&gray）;
cvReleaseImage（&edge）;
cvDestroyWindow（wndname）;
return0;
}
实验结果：
视频边缘提取结果如图：
Canny获取边缘如图：
小结
通过本次试验，我学会了边缘提取原理。
通过这个原理实践了对视频和图像的边缘提取。
对于代码还是没有完全看懂。
但边缘提取的原理已经明白了。
还需要根据老师的讲解理解一下代码。
指导教师评语及成绩
评语：
成绩：
指导教师签名：
批阅日期：
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