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...
第五个参数,int类型的apertureSize,表示应用Sobel算子的孔径大小,默认值3 第六个参数,bool类型的L2gradient,一个计算图像梯度幅值的标识,默认值false 注意:两个阈值中较小的值用于边缘连接,较大的值用来控制强边缘的初始段,推荐高低阈值比为2:1到3:1之间 四、示例:Canny边缘检测 #include <opencv2/opencv.hpp> ...
blur函数的第三个参数表示的是内核的大小,代码中的意思是像素长宽均为7的一个内核。 效果图如下:四、canny边缘检测 这个操作会在我们最终要实现的汽车车牌识别中会出现。 载入图像,并将其转成灰度图,再用blur函数进行图像模糊以降噪,然后用canny函数进行边缘检测,最后进行显示。代码如下:...
一、 Sobel、Laplace、canny边缘提取() Sobel算子边缘提取 注释:gray 灰度转换后的图像,前面省略了一部灰度转换的步骤,后面代码会补上 1,表示x方向的差分阶数,1或0--->如果只写一个1,代表x方向提取---》1,0 1,表示y方向的差分阶数,1或0--->如果只写一个1,代表y方向提取---》0,1 sobel = cv2.Sobel...
cv2.Canny:边缘检测。 edges = cv2.Canny(image, 100, 200) cv2.threshold:阈值处理。 _, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) 4. 形态学操作 cv2.erode(src, kernel, iteration) 腐蚀操作。 参数说明:src表示的是输入图片,kernel表示的是方框的大小,iteration表示迭代的...
2. Canny边缘检测 高斯滤波 计算梯度强度和方向 非极大值抑制(NMS) 用双阈值算法检测和连接边缘 3. 基于OpenCV的实现 Sobel算子函数 Scharr算子 Laplacian算子 一、图像梯度与几种算子 “滤波器”也可以称为“卷积核”,“掩膜”,“算子”等。 1.1 Sobel算子 ...
edges=cv2.Canny(image, threshold1, threshold1[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) 参数含义: image:8bit源图像,可以是单通道或多通道; threshold1:迟滞阈值1; threshold2:迟滞阈值2,和threshold1没有大小要求,函数内部会调整交换; edges:目标图像,二值图像; ...
CV_EXPORTS_W void Canny( InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false ); 参数如下 参数含义 image 输入图片,数据类型Mat edges 输出图片,数据类型Mat threshold1 最小阈值 threshold2 最大阈值 apertureSize Sobel卷积核的大...
函数cv2.findContours()从二维图像中计算轮廓。它处理的图像可以是从cv2.Canny()函数得到的有边缘像素的图像,或是从cv2.threshold()及cv2.adaptiveThreshold()函数得到的图像,这时边缘是正负区域之间的边界。 轮廓层次 在了解到底如何提取轮廓之前,有必要花一些时间来理解轮廓到底是什么以及一组轮廓之间如何互相关联。特别...
# 执行边缘检测# 然后在物体之间的边缘执行膨胀+腐蚀操作使其缝隙闭合edged = cv2.Canny(gray, 50, 100)edged = cv2.dilate(edged, None, iterations=1)edged = cv2.erode(edged, None, iterations=1) # 在边缘图中查找轮廓cnts = cv2.findContours(edged.copy()...