cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 应用 Canny 边缘检测edges=cv2.Canny(image,threshold1=100,threshold2=200)# 显示原始图像和边缘检测后的图像cv2.imshow('Original Image',image)cv2.imshow('Edges',edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
cv2.Canny() 是OpenCV 库中的一个函数,用于边缘检测。这个函数在内部确实执行了高斯模糊作为预处理步骤,目的是减少噪声并平滑图像,从而提高边缘检测的准确性。 基础概念 高斯模糊:一种图像处理技术,通过应用高斯函数来减少图像中的高频噪声。 边缘检测:识别图像中亮度变化明显的点,这些点通常代表物体的边界。 相关优势...
与强边缘无连接,则该边缘为弱边缘,将其抑制。 Canny 函数及使用 OpenCV 提供了函数 cv2.Canny()来实现 Canny 边缘检测,其语法形式如下: 代码语言:javascript 复制 edges=cv.Canny(image,threshold1,threshold2[,apertureSize[,L2gradient]]) 其中: edges 为计算得到的边缘图像。 image 为 8 位...
cv2.Canny函数是OpenCV库中用于边缘检测的函数，其基本工作原理是通过检测图像中的梯度变化来识别边缘。它包含以下几个关键参数：1. 图像参数是必需的，且必须是灰度图像。这是因为彩色图像中的颜色信息在边缘检测过程中是不必要的，而灰度图像可以简化处理过程并提高计算效率。2. 阈值参数是用于区分边缘和...
首先请出lena小姐姐。 此次主要对阈值选择进行了改进,用自适应阈值代替了人工选取阈值。 然后直接上代码。 import cv2import numpy as npimg = cv2.imread("D:\lenna256.png", 0)#高斯滤波gauss = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0,0)gauss_canny = cv2.Canny(gauss, 100, 200)cv2.imshow("gauss_canny",...
函数原型 1edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]]) 参数解释 image:源图像 threshold1:阈值1 threshold2:阈值2 apertureSize:可选参数,Sobel算子的大小 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...
接下来就是图像的边缘检测,用到了cv2.Canny()函数,很简单,参数有图片和两个阀值。 先用大阀值进行处理,一般情况下处理出来的都是断断续续的,所以再用小阀值进行连接。 可以看到,边缘识别是有了,但是咱们的这张图中边缘很多,所以效果可能并不好。那么如果我要识别其中辣椒的边缘,那么我可以用到之前颜色过滤的内容...
为了更精确地提取轮廓,请使用二值图。也就是说,在使用轮廓提取函数前,请将源图片运用阈值进行二值化cv2.threshold()或者采用Canny边缘检测。 findContours 函数会修改源图片,如果希望在轮廓检测后继续使用源图片,务必提前保存在另一个变量中。 在OpenCV中,轮廓检测视作从黑色背景中提取白色的物体,所以,在结果中,白色...
OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效,由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写,它具有C ++,...
轮廓建材使用canny函数,定义如下: Canny(image, threshold1, threshold2, edges=None, apertureSize=None, L2gradient=None) 1. 各参数解释: Canny(图像,threshold1,threshold2[,edges[,apertureSize[,L2gradient]]])->边缘 . .该函数在输入图像中查找边缘,并使用 Canny 算法在输出地图边缘中标记它们。 threshold...