邊緣檢測 - 檢測不良

大家好，謝謝我是一名學生，我正在爲我的最終項目編寫一個C++代碼。我的代碼的問題是與邊緣檢測算法（圖像處理），而我在MATLAB我跑邊緣檢測算法取得了良好的邊緣檢測，但如果我正在用C語言編寫的算法代碼++，創建畫面檢測不良。邊緣檢測 - 檢測不良

我嘗試用0.03閾值檢測與MATLB邊緣和檢測是偉大的（在我的項目的變化是非常低的（白色面變化不大）。

謝謝你這麼多伊詹。

也許有人可以幫助我，這是我的代碼：

void ApplySobelFilter(unsigned char src[][NUMBER_OF_COLUMNS], float Threshold) 
{ 
    unsigned char dst[NUMBER_OF_ROWS][NUMBER_OF_COLUMNS]; 
    unsigned char * ptrToImage; 
    ptrToImage = dst[0]; 
    // Kernels for sobel operator 
    int Kernel_X[3][3] = { { -1, 0, 1 },{ -2, 0, 2 },{ -1, 0, 1 } }; 
    int Kernel_Y[3][3] = { { 1, 2, 1 },{ 0, 0, 0 },{ -1, -2, -1 } }; 
    // clears destination image 
    for (int pixel = 0; pixel < NUMBER_OF_ROWS*NUMBER_OF_COLUMNS; pixel++) 
     *ptrToImage++ = 0; 

    for (int row = 1; row < NUMBER_OF_ROWS - 1; row++) 
     for (int column = 1; column < NUMBER_OF_COLUMNS - 1; column++) 
     { 

      double Gtot = 0; 
      int Gx = 0; 
      int Gy = 0; 

      for (int x = -1; x <= 1; x++) 
       for (int y = -1; y <= 1; y++) 
       { 
        Gx += src[row + y][column + x] * Kernel_X[y + 1][x + 1]; 
        Gy += src[row + y][column + x] * Kernel_Y[y + 1][x + 1]; 

       } 

      Gtot = sqrt(double(Gx^2 + Gy^2)); 

      if (Gtot >= Threshold) 
       dst[row][column] = 255; 

      else 
       dst[row][column] = 0; 

     } 

    for (int row = 0; row < NUMBER_OF_ROWS; row++) 
    { 
     for (int col = 0; col < NUMBER_OF_COLUMNS; col++) 
     { 
      src[row][col] = dst[row][col]; 
     } 
    } 
}

來源

2016-05-16 idan

嗨伊丹，歡迎來到卡住溢出！你熟悉OpenCV庫嗎？它是一個具有圖像處理能力的C++庫。它還包含索貝爾功能。欲瞭解更多信息：http://opencv.org/ – drorco

你可以發佈一些圖像（預期和結果）？或者，至少可以鏈接到他們？ –

另一件事是，你的圖像是一個grayScale圖像嗎？ –

Gtot = sqrt(double(Gx^2 + Gy^2));

這可能不是做什麼，你所期望的操作^計算按位異或，而不是功耗。在你的情況下，它簡單地翻轉Gx和Gy的第二位。平方變量可以完成例如像這樣：

Gtot = sqrt(double(Gx * Gx + Gy * Gy));

來源

2016-05-16 12:04:10 matz

謝謝你，我改變了代碼，但它仍然帶有非常糟糕的邊緣檢測 – idan

如果你使用0.03作爲閾值，那可能是錯誤的。在Matlab中，圖像通常具有[0,1]中的浮點範圍，您似乎正在處理[0,255]中的整數範圍。我認爲你的情況相應的閾值將大致爲8. – matz

謝謝，但它仍然無法工作......也許你知道其他非常好的邊緣檢測代碼？ – idan

邊緣檢測 - 檢測不良

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