参考 [^1]: Edge detection, https://en.wikipedia.org/wiki/Edge_detection [^2]: Algorithm, https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithm [^3]: John Canny, https://en.wikipedia.org/wiki/John_Canny [^4]: Github, https://github.com/hivandu/public_articles/tree/main/src/canny_edge_detector ...
import argparsefromComputer_Vision.Canny_Edge_Detection.sobelimport sobel_edge_detectionfromComputer_Vision.Canny_Edge_Detection.gaussian_smoothingimport gaussian_blur import matplotlib.pyplotas plt def non_max_suppression(gradient_magnitude, gradient_direction, verbose): image_row, image_col = gradient_magn...
plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap ='gray') plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 参考:http://woshicver.com/FifthSection/4_7_Canny%E8%BE%B9%E7%BC%98%E6%A3%80%E6%B5%8B/
【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。 2、查找图像的强度梯度 然...
Canny边缘检测的概念OpenCV函数: cv.Canny()理论 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...
下面是一个使用cv2.Canny()函数进行Canny边缘检测的示例: import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 进行Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(img, 100, 200) # 显示结果图像 cv2.imshow('Canny Edge Detection', edges) ...
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。 2、查找图像的强度梯度 然后使用Sobel核在水平和垂直方向上...
plt.imshow(edges, cmap='gray') plt.title('Canny Edge Detection') plt.show() 注意:在实际应用中,可以直接使用OpenCV提供的cv2.Canny函数进行边缘检测,而不需要手动实现非极大值抑制等步骤。上面的手动实现部分主要是为了展示Canny边缘检测算法的原理。 以下是一个简化的代码示例,直接使用OpenCV的cv2.Canny函数...
img = cv2.imread()# to grayscaleimgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# guassian blurimgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (13,13),0)# canny edge detectionimgCanny = cv2.Canny(imgBlur,50,50) 1 2 3 4 5 6 7 8 9
在上面的代码中,我们首先导入了必要的库,包括OpenCV和Matplotlib。函数canny_edge_detection接受一个图像路径作为参数,完成以下操作: 使用cv2.imread读取图像并转换为灰度图。 利用cv2.GaussianBlur对图像进行平滑处理,减少噪声影响。 使用cv2.Canny函数进行边缘检测,threshold1和threshold2分别为低和高的阈值。