如何利用opencv实现彩色图像边缘检测算法

在opencv中显示边缘检测很简单，只需调用一个cvCanny函数，其使用的是Canny算法来实现对图像的边缘检测．
函数原型为：
void cvCanny( const CvArr image,CvArr edges,double threshold1,double threshold2, int aperture_size=3 );
第一个参数为待检测的图像，注意一点，其必须是灰度图．
第二个参数为输出的边缘图，其也是一个灰度图．
后三个参数与Canny算法直接相关，threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割，aperture_size算子内核大小，可以去看看Canny算法．
从彩色图到灰度图需要使用到cvCvtColor函数，其接受三个参数，第一为输入，第二为输出，第三个为转换的标识，我们这边是RGB到GRAY，使用的是CV_RGB2GRAY．
参考demo代码如下：
#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>
#include <opencv/cvh>
#include <opencv/highguih>
using namespace std;
int String2int(const string& str_)
{
int _nre = 0;
stringstream _ss;
_ss << str_;
_ss >> _nre;
return _nre;
}
void DoCanny(const string& strFileName_)
{
//原彩色
IplImage _pIplImageIn = cvLoadImage(strFileName_data());
if (_pIplImageIn == NULL)
{
return;
}
//彩色转换成灰度图放置的
IplImage _pIplImageCanny = cvCreateImage(cvGetSize(_pIplImageIn), _pIplImageIn->depth, 1);
cvCvtColor(_pIplImageIn, _pIplImageCanny, CV_RGB2GRAY);//CV_RGB2GRAY将rgb图转成灰度图
//只有边缘路径的
IplImage _pIplImageOut = cvCreateImage(cvGetSize(_pIplImageIn), IPL_DEPTH_8U, 1);
//边缘检测只能作用于灰度图
if (_pIplImageCanny->nChannels != 1)
{
return;
}
//边缘检测 *** 作
cvCanny(_pIplImageCanny, _pIplImageOut, 1, 110, 3);
cvNamedWindow("Src");
cvShowImage("Src", _pIplImageIn);
cvNamedWindow("Canny");
cvShowImage("Canny", _pIplImageOut);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&_pIplImageIn);
cvReleaseImage(&_pIplImageCanny);
cvReleaseImage(&_pIplImageOut);
cvDestroyWindow("Src");
cvDestroyWindow("Canny");
}
int main(int argc, char argv[])
{
if (argc < 2)
{
cout << "You should give the filename of picture!" << endl;
return -1;
}
DoCanny(argv[1]);
return 0;
}

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