本文主要是介绍OpenCV Canny边缘检测输出写入一个单通道(灰度级)图像，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
采用Canny算法做边缘检测
cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,double threshold2, int aperture_size CV_DEFAULT(3) );
image：单通道输入图像
edges：单通道存储边缘的输出图像
threshold1：第一个阈值
threshold2：第二个阈值
aperture_size ：Sobel算子内核大小
函数 cvCanny 采用 CANNY 算法发现输入图像的边缘而且在输出图像中标识这些边缘。threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割。
需要注意的是，cvCanny只接受单通道图像作为输入。
下面是一个例子：
#include "cv.h"
#include "highgui.h"IplImage *doCanny(IplImage *in,double lowThresh,double highThresh,double aperture)
{if (in->nChannels != 1)return(0); // Canny only handles gray scale imagesIplImage *out = cvCreateImage(cvGetSize( in ),in->depth, //IPL_DEPTH_8U,1);cvCanny( in, out, lowThresh, highThresh, aperture );return( out );
};int main( int argc, char **argv )
{IplImage *img_rgb = cvLoadImage("opencvlogo.jpg");IplImage *img_gry = cvCreateImage( cvSize( img_rgb->width, img_rgb->height ), img_rgb->depth, 1);cvCvtColor(img_rgb, img_gry , CV_BGR2GRAY);cvNamedWindow("Example Gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE );cvNamedWindow("Example Canny", CV_WINDOW_AUTOSIZE );cvShowImage("Example Gray", img_gry );IplImage *img_cny = doCanny( img_gry, 10, 100, 3 );cvShowImage("Example Canny", img_cny );cvWaitKey(0);cvReleaseImage( &img_rgb);cvReleaseImage( &img_gry);cvReleaseImage( &img_cny);cvDestroyWindow("Example Gray");cvDestroyWindow("Example Canny");
}结果图：
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