在OpenCV中,Canny算子是一种常用的边缘检测算法,其效果很大程度上依赖于两个阈值参数:低阈值(threshold1)和高阈值(threshold2)。以下是如何选取这两个阈值的详细解释: 1. 理解Canny算子及其阈值的作用 低阈值(threshold1):这个阈值用于初步确定哪些像素点可能是边缘。低于这个阈值的像素点将被视为非边缘点,会被直接...
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在OpenCV中用canny算子进行边缘检测速度很快,不过有点不爽的就是高低阈值需要输入。在matlab中,如果不指定阈值的话,由函数自适应确定,因此仿照matlab中的做法,对canny函数进行了修改,以便当用户没有指定高低阈值时,由函数自适应确定阈值。 我在OpenCv原码库中增加了一个函数,用于确定高低阈值。 // 仿照matlab,自适应...
gray=cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转成灰度图 canny=cv2.Canny(gray, 200, 300) #Canny边缘检测 ret, imgt= cv2.threshold(gray, 127, 255, 0) #阈值处理 contours, hierarchy = cv2.findContours(imgt, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #轮廓检测 cont = cv2.cvtColor(gray, ...
Canny边缘检测速度很快,OpenCV中经常会用到Canny边缘检测,以前的Demo中使用Canny边缘检测都是自己手动修改高低阈值参数,最近正好要研究点小东西时,就想能不能做个自适应的阈值,在不影响整体效果的基础上不用手动调参,话不多说,直接开始。 实现效果
此次主要对阈值选择进行了改进,用自适应阈值代替了人工选取阈值。 然后直接上代码。 import cv2import numpy as npimg = cv2.imread("D:\lenna256.png", 0)#高斯滤波gauss = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0,0)gauss_canny = cv2.Canny(gauss, 100, 200)cv2.imshow("gauss_canny", gauss_canny)cv2.imwri...
plt.title('Canny Edge Detection (high thresholds)') plt.tight_layout() plt.show() 练习题 4:阈值选取自动和手动 对一张图像施加 Canny 边缘检测。 首先手动设置上下阈值,然后尝试使用 Otsu’s 阈值或其它自动阈值方法确定阈值。 比较两种阈值方法的结果,讨论可能导致不同结果的原因。
函数cvCanny 採用 CANNY 算法发现输入图像的边缘并且在输出图像中标识这些边缘。threshold1和threshold2 其中的小阈值用来控制边缘连接,大的阈值用来控制强边缘的初始切割。 注意事项:cvCanny仅仅接受单通道图像作为输入。 外部链接:经典的canny自调整阈值算法的一个opencv的实现见在OpenCV中自适应确定canny算法的切割门限 ...
canny算法是提取边缘的，这个阈值就是告诉算法“什么程度的边界才算边缘”，阈值越大表示标准越严厉，提取到的边缘越少，你可以跑跑程序，观察不同阈值对图像处理的结果，就知道了