通过时序图,我们可以分析错误发生的链路: OpenCVcv2UserOpenCVcv2Userperform edge detectioncall edge_detection_method()return error (e.g., Unsupported method) 以下是常见错误示例和相应的代码: # 错误日志示例cv2.error:OpenCV(4.x.x).../src/modules/imgproc/src/canny.cpp:100:error:(-215:Assertion fai...
import cv2if __name__=="__main__": # 读取图像 img = cv2.imread('test.jpg')#灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)#显示保存cv2.imshow('Edge Detection',edges) cv2.imwrite('Edge Detection.jpg', edges) cv2.waitKey(0) ...
imshow(name,img) cv2.waitKey(0) show('original',img) show('Sobel horizontal' , sobel_horizontal) show('Sobel vertical' , sobel_vertical) 运行效果 Canny 滤波器 其实Sobel效果并不好,我们可以是Canny滤波效果 canny = cv2.Canny(img, 50, 240) show('canny',canny) Canny运行效果...
cv2.waitKey(0) #Edge Detection edges = cv2.Canny(cropped, 100, 200) cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) #find contours ctrs, hier = cv2.findContours(cropped, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #Sort Contours sorted_ctrs = sorted(ctrs, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr...
Canny边缘检测:使用cv2.Canny函数进行边缘检测。 显示结果:使用Matplotlib显示原图、灰度图和边缘检测的结果。 边沿检测的应用 边沿检测在许多领域都有广泛的应用,包括: 图像分割:帮助分离图像中的不同对象。 目标检测:识别和追踪动态目标。 场景理解:为机器学习模型提供特征输入。
cv2.destroyAllWindows() Output: 输出: 2)拉普拉斯函数 (2) Laplacian Function) # importing the module import cv2 # read the image and store the data in a variable image=cv2.imread("/home/abhinav/PycharmProjects/untitled1/b.jpg") # make it grayscale ...
# Apply Shi-Tomasi corner detection corners=cv2.goodFeaturesToTrack(img_gray,maxCorners=50,qualityLevel=0.01,minDistance=10)corners=np.int0(corners)# Spot the detected corners img_2=img.copy()foriincorners:x,y=i.ravel()cv2.circle(img_2,center=(x,y),radius=5,color=255,thickness=-1)# Plo...
#先阈值分割后检测_, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY +cv2.THRESH_OTSU) edges= cv2.Canny(thresh, 30, 70) cv2.imshow('canny', np.hstack((img, thresh, edges))) cv2.waitKey(0) 参考地址:http://ex2tron.wang/opencv-python-edge-detection/...
cv2.imshow('Original Image',image)cv2.imshow('Edge Detection',edges)# 等待用户按键然后关闭窗口 cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 结果截图 一个显示原始图像,另一个显示应用了Canny算法后的边缘检测结果。 在这里插入图片描述 5. 深入探索
cv2.imshow('edge',canny_img_two) 最终我们就可以得到一个边缘提取后的图形,如下: 二:图像滤波 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图...