cv::Canny()是 OpenCV 中用于边缘检测的函数,基于 John F. Canny 于 1986 年提出的经典 Canny 边缘检测算法。它是一种多阶段边缘检测方法,能够有效检测出图像中的边缘,同时减少噪声和虚假边缘。 1. 函数定义 voidcv::Canny( InputArray image,// 输入图像(单通道,通常是灰度图)OutputArray edges,// 输出图像...
通过消除噪声、计算梯度幅度与方向、非极大值抑制及用滞后阈值算法求解图像边缘四个步骤就可实现Canny边缘检测。 OpenCV提供了函数Canny()实现Canny算子,其原型如下: 代码语言:javascript 复制 voidCanny(InputArray image,OutputArray edges,double threshold1,double threshold2,int apertureSize=3,bool L2gradient=false) ...
幸运的是,OpenCV库有cv2.canny()函数,可为我们执行Canny边缘检测。 在本文中,我们将直接使用OpenCV执行边缘检测。 importcv2 importmatplotlib.pyplotasplt 我们将使用以下图片进行今天的教程: Canny边缘检测的第一步是应用高斯模糊。在模糊之前,将图像转换为灰度也很重要: image...
""" 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...
//opencv自带canny检测函数 Canny(img1, img2, 50, 150); imshow("img2", img2); waitKey(); return 0; } 2、cannny边缘检测详解及c++代码实现 下面程序的实现没有考虑程序的运行时间等消耗。以实现为主。 2.1 高斯滤波 高斯滤波在很多图像处理方面都有用到,下面用c++实现高斯滤波。
一、 Canny算子 1.1 Canny()函数各参数详解 void Canny(InputArray image,OutputArray edges,double threshold1,doublethreshold2,int apertureSize = 3,boolL2gradient =false) Ø 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。
1.1 函数用法 edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2, apertureSize, L2gradient) image:要检测的图像 threshold1:阈值1(最小值) threshold2:阈值2(最大值),使用此参数进行明显的边缘检测 apertureSize:sobel算子(卷积核)大小 L2gradient :布尔值。 True:使用更精确的L2范数进行计算(即两个方向的导...
3.Canny函数实现 4.实例代码测试 (1)图片测试代码 (1)调节阈值大小 (2)使用L2gradient=True (3)设置apertureSize中的Sobel算子大小 (2)实时检测代码 5.Canny的实际应用 1.Canny引入 (1)Canny边缘检测算子是John.F.Canny与1986年开发出来的一个多级边缘检测算法;边缘检测是计算机视觉中一个非常古老的问题,它涉及...
OpenCV Canny()函数 Canny函数利用Canny算法来进行图像的边缘检测。 C++: voidCanny(InputArray image,OutputArray edges,doublethreshold1,doublethreshold2,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。