OpenCV.Canny边缘检测

Canny边缘检测

Canny边缘检测是一个较为特殊的检测图形，其特殊或者创新在于其使用两个阈值进行检测，然后将所有的边缘连接在一起，形成边缘曲线或线段。其对噪声较为敏感，故其在检测前需要进行降噪。滤波器可根据实际情况选择，但一般由于噪声的自然随机性，一般选择高斯滤波进行降噪。Canny一种步骤如下：

1. 高斯滤波：抑制噪声；
2. 灰度转换：在灰度图像上计算其梯度值；
3. 计算梯度：Sobel或Scharr；
4. 非最大信号抑制：在梯度图像上寻找局部最大值；
5. 高低阈值连接：连接边缘像素为线段，形成轮廓。

其函数声明如下：
Canny(src, edges, threshold1, threshold2, apertueSize , L2gradient)

各参数解释如下：

• src
  输入源

• edges
  输出源

• threshold1
  低阈值1

• threshold2
  低阈值2

• apertueSize
  内部计算梯度Sobel

• L2gradient)
  计算梯度的方法

Java代码（JavaFX Controller层）

public class Controller{

    @FXML private Text fxText;
    @FXML private ImageView imageView;

    @FXML public void handleButtonEvent(ActionEvent actionEvent) throws IOException {

        Node source = (Node) actionEvent.getSource();
        Window theStage = source.getScene().getWindow();
        FileChooser fileChooser = new FileChooser();
        FileChooser.ExtensionFilter extFilter = new FileChooser.ExtensionFilter("PNG files (*.png)", "*.png");
        fileChooser.getExtensionFilters().add(extFilter);
        fileChooser.getExtensionFilters().add(new FileChooser.ExtensionFilter("JPG Files(*.jpg)", "*.jpg"));
        File file = fileChooser.showOpenDialog(theStage);

        runInSubThread(file.getPath());

    }

    private void runInSubThread(String filePath){
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    WritableImage writableImage = edgeOfCanny(filePath);

                    Platform.runLater(new Runnable() {
                        @Override
                        public void run() {
                            imageView.setImage(writableImage);
                        }
                    });

                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }
    
    private WritableImage edgeOfCanny(String filePath) throws IOException {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        Mat src = Imgcodecs.imread(filePath);
        Mat dst = new Mat();

        Mat edges = new Mat();
        Imgproc.GaussianBlur(src, src, new Size(3,3),0);

        Mat gray = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);

        Imgproc.Canny(src, edges, 50,150,3,true);
        Core.bitwise_and(src, src, dst, edges);

        MatOfByte matOfByte = new MatOfByte();
        Imgcodecs.imencode(".jpg", dst, matOfByte);

        byte[] bytes = matOfByte.toArray();
        InputStream in = new ByteArrayInputStream(bytes);
        BufferedImage bufImage = ImageIO.read(in);

        WritableImage writableImage = SwingFXUtils.toFXImage(bufImage, null);

        return writableImage;
    }

}

运行图