OPENCV2代码，用于图片中的边缘检测

重点研究了蔬菜叶片的预处理技术、蔬菜叶的边缘提取与处理、蔬菜叶面积的计算等理论，并运用MATLAB语言编写了一套软件。多张图像的测试结果显示，本文所编写的软件能够有效地排除噪音的干扰，准确地计算出蔬菜叶的面积，具有一定的使用价值。

21世纪随着这些多媒体信息的飞速发展，目前在图片背景内提取文字区域，是人们研究的对象。在图像中实现文字区域的定位研究，不仅促进和丰富了图像处理的相关理论和内涵，而且在诸如网络等互联环境下的大数据信息检索、工业生产中的零件编号识别等领域，具有重大的应用前景。文字区域的定位一般分为两个步骤：首先确定包含文字的大致区域，然后再对该区域进行精确的定位。本文对目前比较经典的文字区域方法进行了分析和研究，并且在此基础上实现了一种图像文字区域的定位方法，该方法融合了图像的边缘检测方法和像素的统计特征。MATLAB仿真实验表明该方法定位的文字区域比较准确，同时效率比较高，具有一定的应用价值。

在VC6.0下编译通过的 采用mfc可视化的的界面 效果不错

本人做的一个数字图像处理的综合性实验，用VC++编程实现6个常用的边缘检测算子：罗伯特边缘检测算子（Robert）、索贝尔边缘检测算子（Sobel）、普瑞维特边缘检测算子（Prewitt）、拉普拉斯边缘检测算子（Laplacian）、凯西边缘检测算子（Kirsch）、高斯-拉普拉斯边缘检测算子（LOG）。里边附带有源代码，同大家分享，相互学习！！

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和 Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.

亚像素边缘检测的matlab代码，比一般的边缘检测代码精确

开发环境为QT5.8+opencv3.2，主要实现了边缘检测，轮廓提取及轮廓跟踪，边缘检测使用了Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子，轮廓跟踪使用八邻域法。

为了实现较好保留图像边缘特征的有效去噪,提出了一种基于边缘检测的Contourlet 变换去噪方法。该方法先用 LOG算子提取图像边缘,进而在Contourlet 变换域上对图像的边缘部分和非边缘部分分别选取不同阈值进行最佳软阈值 去噪处理。实验表明,与采用Donoho 软阈值的Contourlet 变换去噪方法相比,该方法可有效地保留图像的边缘信息,达到 了更好的去噪效果。

matlab编写的canny，matlab编写的canny