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。 Ø 第二个参数,OutputArray类型的edges,输出的边缘图,需要和源图片有一样的...
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...
其中cv2.Canny() 函数涉及到的参数如下: 第一个参数是输入图像; 第二和第三个分别是 minVal 和 maxVal; 第三个参数用来计算图像梯度的 Sobel 卷积核的大小,默认值为 3; 第四个参数是 L2gradient,用来设定求梯度大小的方程。如果设为 True,就会使用我们上面提到过的方程,否则使用方程:代替,默认值为 False。
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...
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...
在OpenCV中，Canny算法是一种常用的边缘检测技术，通过函数cvCanny实现。这个函数的调用形式如下：cvCanny(const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size = 3);参数说明如下：image: 输入的图像，是边缘检测的基础数据。edges: 输出结果，将显示检测到的...
OpenCV将Canny边缘检测算法的四个阶段放在了一个单数cv.Canny()中,我们只需要去正确使用它就能获取我们的边缘检测需求 我们看看cv.Canny()这个函数的传参,第一个参数是图像资源,第二、三个参数分别是用于磁滞阈值(双阈值检测)阶段的两个阈值minVal和maxVal,第四个参数是picture_size,它用于查找图像渐变的Sobel内核的...
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) 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...
opencv之Canny()函数 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 概述 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: python API: 功能说明 canny边缘检测可以参考:Canny edge detector 关于2个阈值参数: 低于阈值1的像素点会被认为不是边缘;...