# 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范数(直接将两个方向导数的绝对值相加)。
代码解读:从第一段代码中,我们可以看到,代码首先对输入的图像进行了高斯滤波,然后调用了canny算子进行边缘检测,cv2.Canny()函数通常为三个参数(也有其他参数,较少使用哦),第一个为需要进行边缘检测的图像,第二三个参数分别为检测的上下限(最小阈值,最大阈值)。 1.3 效果展示 (展示结果1) (展示结果2) 结果分析...
我们设置两个阈值,高阈值maxVal和低阈值minVal,根据当前边缘点的梯度值与这两个阈值的关系,判断边缘的属性: 如果当前边缘点的梯度值大于或等于maxVal,,则将当前边缘标记为强边缘。 如果当前边缘点的梯度值介于maxVal与minVal之间,则将当前边缘标记为虚边缘。 如果当前边缘点...
其中第一个参数image表示目标图像,第二个参数contours表示输入的轮廓组,每一组轮廓由点vector构成,第三个参数contourIdx指明画第几个轮廓,如果该参数为负值,则画全部轮廓,第四个参数color为轮廓的颜色,第五个参数thickness为轮廓的线宽,如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部,第六个参数lineType为线型,第七个参数为...
"""Canny 边缘检测 1. 使用高斯滤波器, 以平滑图像, 滤除噪声 2. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 3. 应用非极大值抑制, 以消除边缘检测带来的杂散响应 4. 应用双阈值检测来确定真实的潜在的边缘 5. 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测"""importcv2importnumpy as npdefcv_show(name, img): ...
这里我们使用Sobel(src, ddepth, dx, dy)函数进行图片的边缘检测 参数src代表需要进行边缘检测的图片 参数ddepth指定输出图像的精度,而dx和dy指定每个方向的导数顺序。 例如: 如果dx=1和dy=0,我们计算 x 方向上的一阶导数 Sobel 图像。 如果同时dx=1和dy=1,我们计算两个方向的一阶导数 Sobel 图像 ...
这是自动边缘检测的函数: defauto_canny_edge_detection(image, sigma=0.33): md = np.median(image) lower_value = int(max(0, (1.0-sigma) * md)) upper_value = int(min(255, (1.0+sigma) * md)) returncv2.Canny(image, lower_value, upper_value) ...
在Python中,Roberts算子主要通过numpy定义模板,使用OpenCV的filter2D()函数实现边缘提取。该函数主要是利用内核实现对图像的卷积运算。filter2D()函数用法如下所示: dst=filter2D(src,ddepth,kernel[,dst[,anchor[,delta[,borderType]]])其中,参数:src表示输入图像;dst表示输出的边缘图,其大小和通道数与输入图像相同...