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...
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 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...
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...
代码解读:从第一段代码中,我们可以看到,代码首先对输入的图像进行了高斯滤波,然后调用了canny算子进行边缘检测,cv2.Canny()函数通常为三个参数(也有其他参数,较少使用哦),第一个为需要进行边缘检测的图像,第二三个参数分别为检测的上下限(最小阈值,最大阈值)。
opencv中canny函数的参数如下: voidcv::Canny ( InputArray image,//输入图像 (8位)OutputArray edges,//输出图像 (单通道,8位)doublethreshold1,//下阈值doublethreshold2,//上阈值intapertureSize =3,boolL2gradient =false) 一般上阈值/下阈值= 2 ~ 3 ...
此函数利用Canny 算法检测一种图像的边缘。该算法在输入的图像中查找边缘并在输出中标记他们。在threshold1和threshold2中最小的值用于边缘连接。最大的值用于最可能的初始边。 参数 image:输入的图像 threshold1:浮点数double,滞后阈值的第一个阈值 threshold2:浮点数double,滞后阈值的第二个阈值 ...