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  我在OpenCv原码库中增加了一个函数，用于确定高低阈值。

// 仿照matlab，自适应求高低两个门限 
CV_IMPL void AdaptiveFindThreshold(CvMat *dx, CvMat *dy, double *low, double *high) 

{ 
  CvSize size; 
  IplImage *imge=0; 
  int i,j;

   CvHistogram *hist; 
  int hist_size = 255; 
     float range_0[]={0,256}; 
     float* ranges[] = { range_0 }; 
  double  PercentOfPixelsNotEdges = 0.7;

   size = cvGetSize(dx); 
  imge = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_32F, 1); 
  // 计算边缘的强度, 并存于图像中 
  float maxv = 0; 
  for(i = 0; i < size.height; i++ ) 
  { 
   const short* _dx = (short*)(dx->data.ptr + dx->step*i); 
         const short* _dy = (short*)(dy->data.ptr + dy->step*i); 
   float* _image = (float *)(imge->imageData + imge->widthStep*i); 
   for(j = 0; j < size.width; j++) 
   { 
    _image[j] = (float)(abs(_dx[j]) + abs(_dy[j])); 
    maxv = maxv < _image[j] ? _image[j]: maxv; 
   } 
  } 
  

   // 计算直方图 
  range_0[1] = maxv; 
  hist_size = (int)(hist_size > maxv ? maxv:hist_size); 
  hist = cvCreateHist(1, &hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1); 
  cvCalcHist( &imge, hist, 0, NULL ); 
  int total = (int)(size.height * size.width * PercentOfPixelsNotEdges); 
  float sum=0; 
  int icount = hist->mat.dim[0].size; 
   
  float *h = (float*)cvPtr1D( hist->bins, 0 ); 
  for(i = 0; i < icount; i++) 
  { 
   sum += h[i]; 
   if( sum > total ) 
    break;  
  }

  // 计算高低门限 
  *high = (i+1) * maxv / hist_size ; 
  *low = *high * 0.4; 
  cvReleaseImage( &imge ); 
  cvReleaseHist(&hist); 
}

   

在把cvCanny函数进行以下修改。

  在函数体中，当程序用两个sobel算子计算完水平和垂直两个方向的梯度强度过后加入以下代码

// 自适应确定阈值 
  if(low_thresh == -1 && high_thresh == -1) 
  { 
   AdaptiveFindThreshold(dx, dy, &low_thresh, &high_thresh); 
  }

   

这样，在调用cvCanny函数时，指定高低门限为－1，则cvCanny函数就自适应确定门限。

 

最后，别忘了重新编译cv库，对lib和dll库进行更新。

that's all！