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
OpenCV—python 边缘检测(Canny) 、OpenCV-Python中Canny() 参数 步骤: 彩色图像转换为灰度图像(以灰度图或者单通道图读入) 对图像进行高斯模糊(去噪)计算图像梯度,根据梯度计算图像边缘幅值与角度 沿梯度方向进行非极大值抑制(边缘细化)双阈值边缘连接处理二值化图像输出结果 可调整阈值大小的程序 ...
第五个参数,int类型的apertureSize,表示应用Sobel算子的孔径大小,默认值3 第六个参数,bool类型的L2gradient,一个计算图像梯度幅值的标识,默认值false 注意:两个阈值中较小的值用于边缘连接,较大的值用来控制强边缘的初始段,推荐高低阈值比为2:1到3:1之间 四、示例:Canny边缘检测 #include <opencv2/opencv.hpp> ...
OpenCV实例:Canny边缘检测 1.新建项目 启动Code::Blocks,选择File->New->Project, 项目类型选择:Console Application,项目名为:MyCanny,其他按默认选择。 2. 代码 打开main.cpp文件,输入以下代码: #include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" using na......
在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。 查找轮廓的函数会修改原始图像。 在OpenCV 中,查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。要找的物体应该是白色,而背景应该是黑色。 通过cv2.findContours()函数遭到图像轮廓,具体常用参数如下: mode:轮廓检索模式 RETR_EXTERNAL:只检索最外面的轮廓; RETR_LIST:检索...
OpenCV将以上所有步骤放在单个函数cv.Canny()中。我们将看到如何使用它。第一个参数是我们的输入图像。第二个和第三个参数分别是我们的minVal和maxVal。第三个参数是aperture_size,它是用于查找图像渐变的Sobel卷积核的大小。默认情况下它是3。最后一个参数是L2gradient,它指定用于查找梯度幅度的等式。如果它是True,它...
一、 Sobel、Laplace、canny边缘提取() Sobel算子边缘提取 注释:gray 灰度转换后的图像,前面省略了一部灰度转换的步骤,后面代码会补上 1,表示x方向的差分阶数,1或0--->如果只写一个1,代表x方向提取---》1,0 1,表示y方向的差分阶数,1或0--->如果只...
三、Canny算法边缘提取 一、图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效且概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,...
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 ...