#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
#define PATH "/Users/mac/ClionProjects/opencv_test/"

// 濾波：  以高斯濾波為例，低通是模糊（邊緣不明顯），高通是銳化（強調邊緣和噪音）
// 膨脹和腐蝕都是相對於高亮區域， 膨脹dilate是擴充套件高亮區域，腐蝕是縮小
// 膨脹用核周圍最大值代替核中心， 腐蝕用核周圍最小值代替
// 高斯金字塔：高斯核卷積後池化 層層降取樣
// 拉普拉斯金字塔：
// 一般值為-1或者Size（）為預設型別
// 自適應閾值：根據臨近畫素值決定閾值大小（而不是全域性固定一個閾值），但是二值化後的值仍是全域性一致的
int main()
{

    //
    Mat src = imread(PATH"home.jpg");
    cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY);
    Mat dstImg;
    threshold(src, dstImg, 50, 200, THRESH_BINARY );
    adaptiveThreshold(src, dstImg, 150, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 5, 0);
    imshow("ans", dstImg);

    waitKey(0);
    return 0;

}
 

邊緣檢測（canny）

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
#define PATH "/Users/mac/ClionProjects/opencv_test/"

/**
 Cannya檢測：
 1.高斯濾波消除噪聲
 2.計算梯度和方向，利用sobel運算元計算x,y方向梯度，合成後有幅值和方向，方向背量化為0，45，90，135
 3.非極大值抑制，消除非邊緣畫素
 4.滯後閾值（雙閾值）
    高過高閾值則保留為邊緣畫素
    低於低閾值則被排除
    處於中間的若連線至高閾值畫素時保留

 */
int main()
{

    //
    Mat src = imread(PATH"home.jpg");
    Mat dstImg, grayImg,edge;

//    threshold(src, dstImg, 50, 200, THRESH_BINARY );
//    adaptiveThreshold(src, dstImg, 150, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 5, 0);
     //高階用法：邊緣作為掩碼拷貝至原圖,
    dstImg.create(src.size(), src.type());
    cvtColor(src, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);
    Canny(grayImg, edge, 100, 150 );
    dstImg = Scalar::all(0);
    src.copyTo(dstImg, edge);
    imshow("as", dstImg);

    waitKey(0);
    return 0;

}