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            boost有一个获取1970年到某个时间点所经过的微秒数的函数,如果精确到秒,这个数后六位是0,这是个64位整数,我们经常用它来获取秒数,也就是除以1000000,为了兼容毫秒精度,经常是除以一个浮点数1000000.0f,这里出现了一个坑,如果除单精度数,算出来的数会和标准秒数差个几十秒,所以最好能除以一个双精度的浮点数,不带f,1000000.0,这样算出来就是标准秒数了。当然,如果更注重效率而不太在乎精度的情况下,可以除以单精度甚至是整数。
    
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    canny对边缘检测质量进行分析时,有3个原则:

    1、信噪比准则

    2、定位精度准则

    3、单边缘响应准则


    canny边缘检测的基本思想是:首先对图像选择一定的Gauss滤波器进行平滑滤波,然后采用非极值抑制技术进行处理得到最后的边缘图像。

    具体步骤:

    1、用高斯滤波器平滑图像

    2、用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向

    3、对梯度幅值进行非极大值抑制

    4、用双阈值算法检测和连接边缘


    通俗的来说:就是在进行边缘检测时,还是要用到滤波减小噪声,先通过在水平和垂直方向的一阶偏导,求得梯度的幅值和方向,这样每个点都可能有4中方向情况(0,45,90,135度),在局部范围内,保留在同一方向上,梯度最大的点,非最大就置零,最后使用2个阈值T1和T2(T1<T2),T2用来找到每条线段,T1用来在这些线段的两个方向上延伸寻找边缘的断裂处,并连接这些边缘。


    注:上下限阈值之比最好在2:1到3:1之间。


    实现代码如下:

    // 1.2.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
    //
    
    #include "stdafx.h"
    #include"opencv243.h"
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    Mat image, cedge;
    Mat gray,  edge;
    
    int edgeThresh = 1;
    
    void onTrackbar(int, void*)
    {
    	
    	
    	GaussianBlur(gray,edge,Size(3,3),0);//高斯滤波
     
    	// Canny 边缘检测
    	Canny(gray,edge, edgeThresh, edgeThresh*2, 3);
     
    	//全部设为0
    	cedge = Scalar::all(0);
     
    	//拷贝边缘的象素点
    	image.copyTo(cedge, edge);
     
    	imshow("edge", edge);
     
    }
    
    int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
    {
    	image=imread("C:\\Users\\sony\\Desktop\\Lena.jpg");
    	if(image.empty())
    	{
    		cout<<"miss the image file"<<endl;
    		return -1;
    	}
    	cedge.create(image.size(),image.type());//建立新的数组
    	cvtColor(image,gray,CV_RGB2GRAY);  //转化为灰度图像
    
    	cvNamedWindow("edge",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    
    	createTrackbar("Canny Threshold", "edge", &edgeThresh, 100, onTrackbar);
    
    	waitKey(0);
    
    	return 0;
    }
    


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双精度和单精度之差