OpenCV - Detecção de Canny Edge

O Canny Edge Detection é usado para detectar as bordas de uma imagem. Ele aceita uma imagem em escala de cinza como entrada e usa um algoritmo de vários estágios.

Você pode realizar esta operação em uma imagem usando o Canny() método do imgproc classe, a seguir está a sintaxe deste método.

Canny(image, edges, threshold1, threshold2)

Este método aceita os seguintes parâmetros -

  • image - A Mat objeto que representa a fonte (imagem de entrada) para esta operação.

  • edges - A Mat objeto que representa o destino (bordas) para esta operação.

  • threshold1 - Uma variável do tipo double representando o primeiro limite para o procedimento de histerese.

  • threshold2 - Uma variável do tipo double representando o segundo limite para o procedimento de histerese.

Exemplo

O programa a seguir é um exemplo de demonstração de como executar a operação Canny Edge Detection em uma determinada imagem.

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class CannyEdgeDetection {
   public static void main(String args[]) throws Exception {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file = "E:/OpenCV/chap17/canny_input.jpg";

      // Reading the image
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // Creating an empty matrix to store the result
      Mat gray = new Mat();

      // Converting the image from color to Gray
      Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
      Mat edges = new Mat();

      // Detecting the edges
      Imgproc.Canny(gray, edges, 60, 60*3);

      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap17/canny_output.jpg", edges);
      System.out.println("Image Loaded");
   } 
}

Suponha que a seguir está a imagem de entrada canny_input.jpg especificado no programa acima.

Resultado

Ao executar o programa acima, você obterá a seguinte saída -

Image Processed

Se você abrir o caminho especificado, poderá observar a imagem de saída da seguinte maneira -