边缘检测与图像轮廓的区别

我正在处理以下代码:

#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace std;using namespace cv;Mat src, grey;int thresh = 10;const char* windowName = "Contours";void detectContours(int,void*);int main(){    src = imread("C:/Users/Public/Pictures/Sample Pictures/Penguins.jpg");    //转换为灰度图    cvtColor(src,grey,CV_BGR2GRAY);    //去除噪声    cv::GaussianBlur(grey,grey,Size(3,3),0);    //创建窗口    namedWindow(windowName);    //显示原始图像    namedWindow("Original");    imshow("Original",src);    //创建滑动条    cv::createTrackbar("Thresholding",windowName,&thresh,255,detectContours);    detectContours(0,0);    waitKey(0);    return 0;}void detectContours(int,void*){    Mat canny_output,drawing;    vector<vector<Point>> contours;    vector<Vec4i>heirachy;    //使用Canny检测边缘    cv::Canny(grey,canny_output,thresh,2*thresh);    namedWindow("Canny");    imshow("Canny",canny_output);    //查找轮廓    cv::findContours(canny_output,contours,heirachy,CV_RETR_TREE,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));    //设置输出为黑色    drawing = Mat::zeros(canny_output.size(),CV_8UC3);    //绘制轮廓    for(int i=0;i<contours.size();i++)    {        cv::drawContours(drawing,contours,i,Scalar(255,255,255),1,8,heirachy,0,Point());    }    imshow(windowName,drawing);}

理论上,Contours意味着检测曲线。Edge detection意味着检测边缘。在我上面的代码中,我使用Canny进行了边缘检测,并使用findContours()进行了曲线检测。以下是结果图像

Canny图像

enter image description here

轮廓图像

enter image description here

所以现在,正如你所看到的,没有区别!那么,这两者之间的实际区别是什么?在OpenCV教程中,只给出了代码。我找到了关于什么是’轮廓’的解释,但它没有解决这个问题。


回答:

边缘被计算为图像梯度在梯度方向上的极值点。如果有帮助,你可以将它们视为1D函数中的最小值和最大值点。关键是,边缘像素是一个局部概念:它们只是指出相邻像素之间的显著差异。

轮廓通常是从边缘获得的,但它们的目标是成为对象轮廓。因此,它们需要是闭合曲线。你可以将它们视为边界(一些图像处理算法和库称它们为边界)。当它们从边缘获得时,你需要连接边缘以获得闭合轮廓。

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