""" cv2.Canny(image, # 输入原图(必须为单通道图) threshold1, threshold2, # 较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘 [, edges[, apertureSize[, # apertureSize:Sobel算子的大小 L2gradient ]]]) # 参数(布尔值): true: 使用更精确的L2范数进行计算(即两个方向的倒数的平方和再开放), false:使用L1范...
v1 = cv2.Canny(img,80,150) # 第二个参数为minVal,第三个参数为maxVal v2 = cv2.Canny(img,50,100) res = np.hstack((v1,v2)) cv_show(res,'res') img = cv2.imread('01_Picture/08_Car.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) v1 = cv2.Canny(img,120,250) # 第二个参数为minVal,第三个参数为...
这样,遍历所有的边缘坐标 (x,y) ,对于每一个 (x,y) 可以绘制参数空间的一条直线,在参数空间中某点 (a,b) 的相交数大于一定阈值时,可以认为这是原图中的一条直线。由于y=ax+b 不能表示平行于y轴的直线,因此转换到参数空间: ρ=xcosθ+ysinθ ...
cv2.Canny() 函数的返回值为边缘图像。 注:第一个阈值参数为低阈值,用于确定哪些梯度变化被认为是潜在的边缘。所有梯度值高于低阈值的像素点都被认为是潜在的边缘点。 第二个阈值参数为高阈值,用于确定哪些潜在的边缘点是真正的边缘。所有梯度值高于高阈值的像素点都被认为是真正的边缘点。 同时,所有梯度值低于低...
4.3 Canny边缘检测—参数讲解 五、运行效果图 一、前文 Canny边缘检测算法,Canny是一个人名 Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: (1) 最优检测:算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘,漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小; ...
第一个参数是需要处理的原图像,该图像必须为单通道的灰度图; 第二个参数是阈值1; 第三个参数是阈值2。 其中较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘,但一般情况下检测的效果不会那么完美,边缘检测出来是断断续续的。所以这时候用较小的第一个阈值用于将这些间断的边缘连接起来。
第一个参数:待处理图像(单通道) 第二个参数:边缘检测后的图像(灰度图) 第三个参数:double 类型的threshold1,第一个滞后性阈值(低阈值) 第四个参数:double类型的threshold2,第二个滞后性阈值(高阈值) 第五个参数:int类型的apertureSize,表示应用Sobel算子的孔径大小,默认值为3 ...
第一个参数是需要处理的原图像,该图像必须为单通道的灰度图; 第二个参数是阈值1; 第三个参数是阈值2。 其中较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘,但一般情况下检测的效果不会那么完美,边缘检测出来是断断续续的。所以这时候用较小的第一个阈值用于将这些间断的边缘连接起来。
// 设置参数 filter->SetVariance(3.0); filter->SetLowerThreshold(10); filter->SetUpperThreshold(20); filter->SetMaximumError(0.5); 6.类型转换: // 将浮点图像转换为unsigned char类型 typedef itk::RescaleIntensityImageFilter<FloatImageType, CharImageType> RescaleFilterType; ...