AI代码解释 """ 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), fals...
Canny边缘检测的第一步是应用高斯模糊。在模糊之前,将图像转换为灰度也很重要: image = cv2.imread("meter.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5),0) 现在,我们可以直接将cv2.Canny()方法应用于这个模糊的...
摘要 OpenCV中的边缘检测是指在图像中检测出明显的边缘轮廓线,可以通过计算图像中每个像素的梯度来实现。Canny算法是一种常用的边缘检测算法,它主要通过连续的操作来寻找边缘,包括对图像去噪、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤。 一、图片加载及添加椒盐噪声 为方便算法实现,本文仅对灰度图像进行测试。首先...
Canny 边缘检测分为如下几个步骤。 步骤1:去噪。 噪声会影响边缘检测的准确性,因此首先要将噪声过滤掉。 步骤2:计算梯度的幅度与方向。 步骤3:非极大值抑制,即适当地让边缘“变瘦”。 步骤4:确定边缘。使用双阈值算法确定最终的边缘信息。 1. 应用高斯滤波去除图像噪声 ...
OpenCV-Python图像处理学习笔记(二)——图像/视频读取保存、分割及边界填充OpenCV-Python图像处理学习笔记(三)——数值运算、图像阈值、图像平滑(滤波)OpenCV-Python图像处理学习笔记(四)——形态学操作、图像梯度OpenCV-Python图像处理学习笔记(五)——Canny 边缘检测、图像金字塔、轮廓检测(一)OpenCV-Python图像处理学习...
param1:Canny边缘检测的高阈值,低阈值会被自动置为高阈值的一半 param2:圆心检测的累加阈值,参数值越小,可以检测越多的假圆圈,但返回的是与较大累加器值对应的圆圈 minRadius:检测到的圆的最小半径 maxRadius:检测到的圆的最大半径 代码语言:txt AI代码解释 ...
opencv-python 4.7. Canny边缘检测 理论 Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法,它是由John F. Canny开发的。 这是一个多阶段算法,我们将了解其中的每个阶段。 降噪 由于边缘检测易受图像中的噪声影响,因此第一步是使用5x5高斯滤波器去除图像中的噪声。我们在之前的章节中已经看到了这一点。
返回Opencv-Python教程 Canny 图像梯度反映的是图像像素值的变化过程,不管变化大小都考虑在内,所以Sobel,Laplacian变换得到的是一个多级灰度图。边沿检测也可以看做是图像梯度的一种延伸,不过边沿检测更注意图像的“边沿”部分,图像梯度变化较小的部分会被忽略,只有较大变化的部分保留下来。
在Python中使用OpenCV库进行Canny边缘检测,可以按照以下步骤进行: 导入OpenCV库: 首先,你需要确保已经安装了OpenCV库。如果还没有安装,可以通过以下命令进行安装: bash pip install opencv-python 然后,在你的Python脚本中导入OpenCV库: python import cv2 读取图像: 使用cv2.imread()函数读取图像文件。确保图像文件的...
Canny边缘检测算法 JohnCanny于1986年提出Canny算子,它与Marr(LoG)边缘检测方法类似,也属于是先平滑后求导数的方法。本节对根据上述的边缘检测过程对Canny检测算法的原理进行介绍。 1、灰度化 Canny算法通常处理的图像为灰度图,因此如果摄像机获取的是彩色图像,那首先就得进行灰度化。对一幅彩色图进行灰度化,就是根据...