显示原始图 imshow("【原始图】sobel边缘检测", src); //【3】求 X方向梯度 Sobel( src, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT ); convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x ); imshow("【效果图】 X方向Sobel", abs_grad_x); //【4】求Y方向梯度 Sobel( src, grad_y, CV_16S...
clone(); imshow("【原始图】Canny边缘检测", src); //最简单的canny用法,拿到原图直接用 cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY); Canny(src, src, 150, 100, 3); imshow("【效果图】Canny边缘检测", src); waitKey(0); return 0; } 参考: Python - Opencv 之 Canny 边缘检测 Canny边缘检测_salt...
AI代码解释 voidCanny(InputArray image,OutputArray edges,double threshold1,double threshold2,int apertureSize=3,bool L2gradient=false) Image—输入图像,要求是数据深度为8bit的图像,官方文档中并没有说输入图像必须为单通道,但很多资料上都说要求是单通道的图像。 edges—输出图像,单通道8bit的图像,尺寸与输入...
第三个参数,int类型的ddepth,输出图像的深度,支持如下src.depth()和ddepth的组合: 若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F 若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F 若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F 若src.depth()...
Mat src1 = src.clone();//将格式赋值给src1 namedWindow("效果图窗口", 1); namedWindow("效果图窗口1", 1); Canny(src, src1, 150, 100, 3); imshow("效果图窗口", src1); waitKey(30); Mat dst, edge, gray; dst.create(src.size(), src.type());//创建与src同类型和大小的矩阵(dst...
intapertureSize=3, //应用Sobel算子的孔径大小 boolL2gradient=false) //一个计算图像梯度幅值的标识 注意:这个函数阈值1和阈值2两者的小者用于边缘连接,而大者用来控制强边缘的初始段,推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间。 1//载入原始图2Mat src = imread("1.jpg");//工程目录下应该有一张名为1.jpg的...
Canny( srcImage, srcImage, 150, 100,3 ); imshow("【效果图】Canny边缘检测", srcImage); //--- // 二、高阶的canny用法,转成灰度图,降噪,用canny,最后将得到的边缘作为掩码,拷贝原图到效果图上,得到彩色的边缘图 //--- Mat dstImage
plt img = cv2.imread('messi5.jpg',0) edges = cv2.Canny(img,100,200) cv2.imshow("src"...
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;void main(){// 灰度Canny检测Mat src = imread("test.jpg", 0);Mat result;Canny(src, result, 100, 150, 3, true);// 高阶Canny用法,转灰度图,降噪,将得到的边缘作为掩码加到原图上,得到彩色的边缘图Mat ...
(src,cv.CV_16SC1,0,1)# Canny 边缘检测,50 为低阈值,150 为高阈值,参数必须符合1:3或者1:2canny=cv.Canny(xgrad,ygrad,50,150)# 直接用灰度图像# canny = cv.Canny(gray, 50, 150)imgs=np.hstack([src,canny])plt.figure(figsize=(20,10))plt.imshow(imgs,"gray")plt.axis('off')plt....