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6.1 边缘检测

Emgu.CV常用的边缘检测方法：

1. Canny边缘检测：Canny算法是一种经典的边缘检测算法，可以通过CvInvoke.Canny函数进行调用。该函数接受源图像、低阈值和高阈值作为参数，并返回一个二值图像，其中边缘被标记为白色。

2. Sobel边缘检测：Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子，可以通过CvInvoke.Sobel函数进行调用。该函数接受源图像、输出图像的深度、x和y方向的导数阶数、卷积核大小和比例因子作为参数，并返回一个浮点型的输出图像，其中边缘的幅值较高。

3. Scharr边缘检测：Scharr算子是一种改进的Sobel算子，可以通过CvInvoke.Scharr函数进行调用。该函数的参数和返回值与Sobel函数相似，但Scharr算子的性能更好。

4. Laplacian边缘检测：Laplacian算子是一种二阶微分算子，可以通过CvInvoke.Laplacian函数进行调用。该函数接受源图像、输出图像的深度和卷积核大小作为参数，并返回一个浮点型的输出图像，其中边缘的幅值较高。

5. Roberts边缘检测：Roberts算子是一种基于差分的边缘检测算子，可以通过CvInvoke.Roberts函数进行调用。该函数接受源图像和输出图像作为参数，并返回一个浮点型的输出图像，其中边缘的幅值较高。

6. Prewitt边缘检测：Prewitt算子是一种基于差分的边缘检测算子，可以通过CvInvoke.Prewitt函数进行调用。该函数接受源图像和输出图像作为参数，并返回一个浮点型的输出图像，其中边缘的幅值较高。

在使用以上边缘检测方法时，需要根据具体的需求选择合适的算法和参数，以达到较好的边缘检测效果。

6.1.1 Soble

CvInvoke.Sobel方法用于执行Sobel边缘检测算法，以检测图像中的边缘。该方法声明如下：

Public Shared Sub Sobel(src As Emgu.CV.IInputArray, dst As Emgu.CV.IOutputArray, ddepth As Emgu.CV.CvEnum.DepthType, xorder As Integer, yorder As Integer, Optional kSize As Integer = 3, Optional scale As Double = 1, Optional delta As Double = 0, Optional borderType As Emgu.CV.CvEnum.BorderType = 4)

主要参数说明：

1. ddepth：输出图像的深度类型。
2. xorder：x方向的导数阶数，通常为0或1。
3. yorder：y方向的导数阶数，通常为0或1。
4. kSize：Sobel算子的大小，通常为3、5、7等。
5. scale：导数计算结果的缩放因子。
6. delta：导数计算结果的偏移量。
7. borderType：边界模式，用于处理图像边界情况。

通过调整xorder和yorder的值，可以选择计算水平或垂直方向的边缘。kSize指定了Sobel算子的大小，较大的值可以检测到更粗的边缘，但可能会丢失一些细节。scale和delta参数用于调整结果图像的亮度和对比度。

【代码位置：frmChapter6】Button1_Click

    'Sobel

    Private Sub Button1_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button1.Click

        Dim m1 As New Mat("C:\learnEmgucv\lena.jpg", CvEnum.ImreadModes.AnyColor)

        '彩色图像进行边缘检测

        Dim result1 As New Mat

        CvInvoke.Sobel(m1, result1, DepthType.Cv16S, 1, 0, 3)

        ImageBox1.Image = result1

        Dim result2 As New Mat

        CvInvoke.Sobel(m1, result2, DepthType.Cv16S, 0, 1, 3)

        ImageBox2.Image = result2

        '灰度图像进行边缘检测

        Dim mgray As New Mat

        CvInvoke.CvtColor(m1, mgray, ColorConversion.Bgr2Gray)

        Dim result3 As New Mat

        CvInvoke.Sobel(mgray, result3, DepthType.Cv8U, 2, 0, 3)

        ImageBox3.Image = result3

End Sub

运行后如下图所示：

图6-1 Sobel边缘检测

6.1.2 Laplacian

CvInvoke.Laplacian方法用于执行Laplace边缘检测算法，以检测图像中的边缘。该方法声明如下：

Public Shared Sub Laplacian(src As Emgu.CV.IInputArray, dst As Emgu.CV.IOutputArray, ddepth As Emgu.CV.CvEnum.DepthType, Optional ksize As Integer = 1, Optional scale As Double = 1, Optional delta As Double = 0, Optional borderType As Emgu.CV.CvEnum.BorderType = 4)

参数说明参看6.1.1节【Soble】。

【代码位置：frmChapter6】Button2_Click

    'Laplacian

    Private Sub Button2_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button2.Click

        Dim m1 As New Mat("C:\learnEmgucv\lena.jpg", CvEnum.ImreadModes.AnyColor)

        '彩色图像进行边缘检测

        Dim result1 As New Mat

        CvInvoke.Laplacian(m1, result1, DepthType.Cv16S, 1, 1)

        ImageBox1.Image = result1

        Dim result2 As New Mat

        CvInvoke.Laplacian(m1, result2, DepthType.Cv16S, 3)

        ImageBox2.Image = result2

        '灰度图像进行边缘检测

        Dim mgray As New Mat

        CvInvoke.CvtColor(m1, mgray, ColorConversion.Bgr2Gray)

        Dim result3 As New Mat

        CvInvoke.Laplacian(mgray, result3, DepthType.Cv8U, 3)

        ImageBox3.Image = result3

End Sub

运行后如下图所示：

图6-2 Laplacian边缘检测

6.1.3 Canny

CvInvoke.Canny方法用于执行Canny边缘检测算法，以检测图像中的边缘。该方法常用的一个声明如下：

Public Shared Sub Canny(image As Emgu.CV.IInputArray, edges As Emgu.CV.IOutputArray, threshold1 As Double, threshold2 As Double, Optional apertureSize As Integer = 3, Optional l2Gradient As Boolean = False)

主要参数说明：

1. edges：要输出的边缘图像，为单通道黑白图。
2. threshold1：第一个阈值。
3. threshold2：第二个阈值。
4. apertureSize：Sobel算子的大小。常用的有3、5、7等。
5. L2gradient：是否使用更精确的L2范数计算梯度大小。

Canny算法首先使用Sobel算子计算图像中的梯度，然后通过比较梯度与阈值的大小来确定边缘像素。threshold1和threshold2用于控制边缘像素的阈值，低于threshold1的像素将被认为是非边缘像素，高于threshold2的像素将被认为是边缘像素，介于两者之间的像素将根据其与阈值的关系进行进一步判断。apertureSize指定了Sobel算子的大小，较大的值可以检测到更粗的边缘，但可能会丢失一些细节。L2gradient参数用于选择是否使用更精确的L2范数计算梯度大小。

【代码位置：frmChapter6】Button3_Click

    'Canny

    Private Sub Button3_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button3.Click

        Dim m1 As New Mat("C:\learnEmgucv\lena.jpg", CvEnum.ImreadModes.AnyColor)

        ImageBox1.Image = m1

        Dim result1 As New Mat

        CvInvoke.Canny(m1, result1, 100, 200, 3)

        ImageBox2.Image = result1

        '灰度图像进行边缘检测

        Dim m2 As New Mat()

        CvInvoke.CvtColor(m1, m2, ColorConversion.Bgr2Gray)

        Dim result3 As New Mat

        CvInvoke.GaussianBlur(m2, result3, New Drawing.Size(3, 3), 5)

        CvInvoke.Canny(result3, result3, 100, 200, 3)

        ImageBox3.Image = result3

End Sub

运行后如下图所示：

 

图6-3 Canny边缘检测