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。 Ø 第二个参数,OutputArray类型的edges,输出的边...
""" 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...
void Canny(InputArray src, OutputArray edges, double threshod1, double threshod2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false) 其中: 第一个参数src:单通道8位图像(灰度图像) 第二个参数dst:要求要和原图像是一样的尺寸和类型 第三个参数threshod1:第一个滞后性阈值 第四个参数threshod2:第二个...
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...
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。
img=cv2.imread('./12.jpg') img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)#调整图片大小 r1=cv2.Canny(img,128,200) r2=cv2.Canny(img,0, 50) cv2.imshow("original",img) cv2.imshow("result1",r1) cv2.imshow("result2",r2) cv2.imwrite("result1.jpg",r1...
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,两个参数不区分较大阈值和较小阈值,函数会自动...
opencv Canny算子参数 cv2.Canny(srcImg, threshold1, threshold2[, size, L2gradient]) threshold1,threshold2:对应Canny算法中的双阈值,来确定真实和可能是边缘信息 size:为上一期中Sobel算子的ksize信息 L2gradient:bool类型,计算梯度的方法,按照官方文档中的解释为,采用不同的计算梯度值方式,默认为false(计算量小...
void Canny( InputArray image, OutputArray edges,double threshold1, double threshold2,int apertureSize = 3, bool L2gradient = false ); 具体参数介绍: 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,可以为三通道彩色图像,也可以是单通道的灰度图像。