今天小编就为大家分享一篇opencv3/C++图像边缘提取方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

HOG特征 HOG(Histograms of Oriented Gradients)梯度方向直方图 通过利用梯度信息能反映图像目标的边缘信息并通过局部梯度的大小将图像局部的外观和形状特征化．在论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection中被提出． HOG特征的提取过程为: Gamma归一化； 计算梯度； 划分cell 组合成block，统计block直方图； 梯度直方图归一化； 收集HOG特征。 Gamma归一化: 对图像颜色进行

canny算子实现 使用track bar 调整canny算子参数，提取到合适的图像边缘。 #include #include using namespace cv; void trackBar(int, void*); int s1=0,s2=0; Mat src, dst; int main() { src = imread("E:/image/image/daibola.jpg"); if(src.empty()) { printf("can not load image \n