void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数cvCanny 采用 CANNY 算法发现输入图像的边缘而且...
""" 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...
现在,我们可以直接将cv2.Canny()方法应用于这个模糊的图像。 很简单。它需要三个参数:图像本身,较低的阈值和较高的阈值。选择这些阈值是棘手的。对于每个图像,这些阈值都将是不同的。 对于此图像,我们将尝试三个不同的范围并观察发生了什么: wide = cv2.Canny(blurred,50...
:使用一个阈值检测边缘不太合理,使用上下阈值来检测边缘;我们选择valueMax作为高阈值,valueMin作为低阈值;任何梯度值大于高阈值(valueMax)的一定为边缘;任何小于低阈值(valueMin)的一定不是边缘;而对高阈值和低阈值之间的值进行检查,如果边缘相连,则视为边缘;否则不是边缘。 3.Canny函数实现 (5)python中的Canny函数...
Canny函数利用Canny算法来进行图像的边缘检测。 1voidCanny(InputArray image,OutputArray edges,doublethreshold1,2threshold2,intapertureSize =3,boolL2gradient=false); 第一个参数,InputArray类型的image,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可,且需为单通道8位图像。
Canny()函数可以使用canny算法对输入图像进行边缘检测。 API说明 C++ API: void cv::Canny ( InputArray image, (输入图像:8-bit) OutputArray edges, (输出边缘图像:单通道,8-bit,size与输入图像一致) double threshold1, (阈值1) double threshold2, (阈值2) int apertureSize=3, (Sober算子大小) bool L2...
Canny算法通常处理的图像为灰度图,因此如果摄像机获取的是彩色图像,那首先就得进行灰度化。对一幅彩色图进行灰度化,就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。以RGB格式的彩图为例,通常灰度化采用的方法主要有: 方法1:Gray=(R+G+B)/3; 方法2:Gray=0.299R+0.587G+0.114B;(这种参数考虑到了人眼的生理特点) ...
第一个参数是需要提取边缘的输入图像,目前只支持数据类型为CV_8U的图像,输入图像可以是灰度图像或者彩色图像。第二个参数是边缘检测结果的输出图像,图像是数据类型为为CV_8U的单通道灰度图像。函数第三个和第四个参数是Canny算法中用于区分强边缘和弱边缘的两个阈值,两个...
OpenCV中Canny算子参数详解 1. 介绍Canny算子 Canny算子是一种广泛使用的边缘检测算法,由John F. Canny于1986年提出。Canny边缘检测算法具有高精度、噪声抑制和边缘连通性等优点,被认为是边缘检测中的“金标准”。 2. Canny算子在OpenCV中的函数 在OpenCV中,Canny边缘检测算法通过cv2.Canny()函数实现。该函数的原型如...