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canny算子代码 void CreatGauss(double sigma, double **pdKernel, int *pnWidowSize); void GaussianSmooth(SIZE sz, LPBYTE pGray, LPBYTE pResult, double sigma); void Grad(SIZE sz, LPBYTE pGray, int *pGradX, int *pGradY, int *pMag); void NonmaxSuppress(int *pMag, int *pGradX, int *pGradY, SIZE sz, LPBYTE pNSRst); void EstimateThreshold(int *pMag, SIZE sz, int *pThrHigh, int *pThrLow, LPBYTE pGray, ? ? ? ? ? double dRatHigh, double dRatLow); void Hysteresis(int *pMag, SIZE sz, double dRatLow, double dRatHigh, LPBYTE pResult); void TraceEdge(int y, int x, int nThrLow, LPBYTE pResult, int *pMag, SIZE sz); void Canny(LPBYTE pGray, SIZE sz, double sigma, double dRatLow, ? ? ? double dRatHigh, LPBYTE pResult); #include afx.h #include math.h #include canny.h //? 一维高斯分布函数，用于平滑函数中生成的高斯滤波系数 void CreateGauss(double sigma, double **pdKernel, int *pnWidowSize) { LONG i; //数组中心点 int nCenter; //数组中一点到中心点距离 double dDis; //中间变量 double dValue; double dSum; dSum = 0; // [-3*sigma,3*sigma] 以内数据，会覆盖绝大部分滤波系数 *pnWidowSize = 1+ 2*ceil(3*sigma); nCenter = (*pnWidowSize)/2; *pdKernel = new double[*pnWidowSize]; //生成高斯数据 for(i=0;i (*pnWidowSize);i++) { ? dDis = double(i - nCenter); ? dValue = exp(-(1/2)*dDis*dDis/(sigma*sigma))/(sqrt(2*3.1415926)*sigma); ? (*pdKernel)[i] = dValue; ? dSum+=dValue; } //归一化 for(i=0;i (*pnWidowSize);i++) { ? (*pdKernel)[i]/=dSum; } } //用高斯滤波器平滑原图像 void GaussianSmooth(SIZE sz, LPBYTE pGray, LPBYTE pResult, double sigma) { LONG x, y; LONG i; //高斯滤波器长度 int nWindowSize; //窗口长度 int nLen; //一维高斯滤波器 double *pdKernel; //高斯系数与图像数据的点乘 double dDotMul; //滤波系数总和 double dWeightSum; double *pdTemp; pdTemp = new double[sz.cx*sz.cy]; //产生一维高斯数据 CreatGauss(sigma, pdKernel, nWindowSize); nLen = nWindowSize/2; //x方向滤波 for(y=0;y sz.cy;y++) { ? for(x=0;x sz.cx;x++) ? { ? dDotMul = 0; ? dWeightSum = 0; ? for(i=(-nLen);i =nLen;i++) ? { ? ? //判断是否在图像内部 ? ? if((i+x)=0 (i+x) sz.cx) ? ? { ? ? dD