边缘检测 (Edge Detection) 边缘检测本质上是检测图像中变化剧烈或者不连续的像素点。将这些像素点连接线段即为边。实际上,在上一篇文章中我们已经介绍了一种基础的边缘检测技术:使用Sobel算子和拉普拉斯算子进行梯度滤波。通过计算图像像素值在给定方向上的导数,梯度滤波器即可以描绘出图像的边缘从而实现边缘检测。 Canny...
import cv2 # Load an image from file img = cv2.imread('image.jpg') # Convert the image to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Apply Canny edge detection edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # Display the images cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Edges',...
我把相关的代码上传到Github上面了,就叫 TUTO_edge_detection.py 想要在自己电脑上运行的话,直接去上面这里↑复制、保存为*.py文件,并准备一张背景简单的测试图片,比如说这一张: test.png 下面是 TUTR_edge_detection.py 的流程图↓ edge_detection.py 使用ProcessOn 绘制流程图 edge_detection.py 读取图片,并...
但在某些情况下,如果它不能给出好的结果,请尝试一些其他的sigma值。 这是我们之前创建的模糊图像上使用auto_canny_edge_detection方法的结果: auto_edge = auto_canny_edge_detection(blurred) cv2.imwrite("auto.jpg", auto_edge) 这就是auto.jpg的样子: 正如你所看到...
edge_img = cv2.Canny(img, 70, 120) cv2.imshow('edges', edge_img) cv2.waitkey(0) 1. 2. 3. 4. 相比于之前,边缘明显减少 小程序 import cv2 cv2.namedWindow('edge_detection') cv2.createTrackbar('minThreshold', 'edge_detection', 50, 1000, lambda x: x) ...
【python-opencv】canny边缘检测 Canny Edge Detection是一种流行的边缘检测算法。它由John F. Canny发明,这是一个多阶段算法,我们将经历每个阶段。 1、降噪 由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响,因此第一步是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。我们已经在前面的章节中看到了这一点。
edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]]) 必要参数: 第一个参数是需要处理的原图像,该图像必须为单通道的灰度图; 第二个参数是阈值1; 第三个参数是阈值2。 其中较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘,但一般情况下检测的效果不会那么完美,边缘检测出来是...
Canny Edge Detection是一种流行的边缘检测算法。它由John F. Canny发明 这是一个多阶段算法,我们将经历每个阶段。 降噪 由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响,因此第一步是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。我们已经在前面的章节中看到了这一点。 查找图像的强度梯度 然后使用Sobel核在水平和垂直方向上对平滑的...
('image.jpg')# 将图像转换为灰度图像gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 高斯滤波blur=cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0)# Canny 边缘检测edges=cv2.Canny(blur,50,150)# 显示原始图像cv2.imshow('Original Image',img)# 显示边缘检测结果cv2.imshow('Edge Detection',edges)cv2.waitKey(0)cv2....
Python+OpenCV裂缝面积识别系统(部署教程&源码) 1.研究背景与意义 研究背景与意义 随着科技的不断发展,计算机视觉技术在各个领域中得到了广泛的应用。其中,图像处理是计算机视觉中的一个重要分支,它通过对图像进行数字化处理,提取出其中的有用信息,为后续的分析和应用提供支持。而裂缝面积识别系统是图像处理中的一个重...