细化 Sobel 边缘提取
bool SobelVerEdge(cv::Mat srcImage, cv::Mat& resultImage)
{CV_Assert(srcImage.channels() == 1);srcImage.convertTo(srcImage, CV_32FC1);// 水平方向的 Sobel 算子cv::Mat sobelx = (cv::Mat_<float>(3, 3) << -0.125, 0, 0.125,-0.25, 0, 0.25,-0.125, 0, 0.125);cv::Mat ConResMat;// 卷积运算cv::filter2D(srcImage, ConResMat, srcImage.type(), sobelx);// 计算梯度的幅度cv::Mat graMagMat;cv::multiply(ConResMat, ConResMat, graMagMat);// 根据梯度幅度及参数设置阈值int scaleVal = 4;double thresh = scaleVal * cv::mean(graMagMat).val[0];cv::Mat resultTempMat = cv::Mat::zeros(graMagMat.size(), graMagMat.type());float* pDataMag = (float*)graMagMat.data;float* pDataRes = (float*)resultTempMat.data;const int nRows = ConResMat.rows;const int nCols = ConResMat.cols;for (int i = 1; i != nRows - 1; ++i) {for (int j = 1; j != nCols - 1; ++j) {// 计算该点梯度与水平或垂直梯度值大小比较结果bool b1 = (pDataMag[i * nCols + j] > pDataMag[i *nCols + j - 1]);bool b2 = (pDataMag[i * nCols + j] > pDataMag[i *nCols + j + 1]);bool b3 = (pDataMag[i * nCols + j] > pDataMag[(i - 1)* nCols + j]);bool b4 = (pDataMag[i * nCols + j] > pDataMag[(i + 1)* nCols + j]);// 判断邻域梯度是否满足大于水平或垂直梯度// 并根据自适应阈值参数进行二值化pDataRes[i * nCols + j] = 255 * ((pDataMag[i *nCols + j] > thresh) &&((b1 && b2) || (b3 && b4)));}}resultTempMat.convertTo(resultTempMat, CV_8UC1);resultImage = resultTempMat.clone();return true;
}转载：http://blog.csdn.net/zhuwei1988
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