""" 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), false:使用L1范...
1 Canny 边缘检测 1.1 梯度强度和方向 1.2 非极大值抑制 1.3 双阈值检测 1.4 边缘检测代码实现 2 图像金字塔 2.1 高斯金字塔 2.2 拉普拉斯金字塔 3 图像轮廓检测 3.1 绘制图像轮廓 3.2 轮廓近似方法 3.3 轮廓特征 4 小结 本篇学习笔记主要内容在图像的Canny 边缘检测、图像金字塔、轮廓检测内容。获取更多可以查看本...
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。 计算图像的强度梯度 ...
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.namedWindow('canny demo') cv2.createTrackbar('Min threshold','canny demo',lowThreshold,max_lowThreshold,CannyThreshold) CannyThreshold(0)# initialization ifcv2.waitKey(0)==27: cv2.destroyAllWindows() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 1...
函数原型:Canny(image, threshold1, threshold2, edges=None, apertureSize=None, L2gradient=None) image:图像矩阵 threshold1:阈值1 threshold1:阈值2 二、实例演练 1、拉普拉斯边缘检测 代码如下: 代码语言:javascript 复制 #encoding
Canny边缘检测原理 Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是 John F.Canny 在1986 年提出的。它是一个有很多步构成的算法,我们接下来会逐步介绍。 1.噪声去除 由于边缘检测很容易受到噪声影响,所以第一步是使用 5x5 的高斯滤波器去除噪声,这个前面我们已经学过了。
2.OpenCV函数:Canny() 一、Canny算法 Canny算法是一种边缘检测算法,步骤如下: Canny边缘检查算法步骤:1.彩色图转化为灰度图2.应用高斯滤波来平滑图像-->去除噪声 由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响3.找寻图像的强度梯度 Canny的基本思想是找寻一幅图像中强度变化最强的位置。所谓的变化最强,即指梯度方向。
OpenCV-Python中Canny函数的原型为: [python]view plain copy 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; ...
TheoryCanny边缘检测是目前比较流行的边缘检测算法。主要包括一下几个步骤: 噪声消除:用5x5高斯滤波器去除图像中的噪声。查找图像的强度梯度:对平滑后的图像进行水平方向和垂直方向的Sobel滤波,得到水平方向(G…
Canny边缘检测是一种常用的边缘提取算法,由高斯滤波,梯度计算,非极大值抑制和双阈值一系列算法流程来实现,抗噪能力强。你可以根据实际的需要来调整各个部分,以满足应用需求。 opencv Canny算子参数 cv2.Canny(srcImg, threshold1, threshold2[, size, L2gradient]) ...