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...
OpenCV 中的函数 cv2.Canny()实现了Canny 边缘检测。 edges = cv.Canny(image, threshold1, threshold2[, apertureSize[, L2gradient]]) 其中: edges 为计算得到的边缘图像。 image 为 8 位输入图像,原始输入图。 threshold1 表示处理过程中的第一个阈值。 threshold2 表示处理过程中的第二个阈值。 apertureSi...
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。首先导入必...
gray = cv2.cvtColor(blurred, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算x y 方向梯度 grad_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_16SC1, 1, 0) grad_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_16SC1, 0, 1) edge_output = cv2.Canny(grad_x, grad_y, 50, 100) return edge_output def contours_demo(image): binary = edge...
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...
cv2.createTrackbar("Min threshold","canny demo",lowThreshold, max_lowThreshold, CannyThreshold)CannyThreshold(0) # initialization if cv2.waitKey(0) ==27: cv2.destroyAllWindows() AI代码助手复制代码 到此,关于“Python如何实现Opencv cv2.Canny()边缘检测”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与...
在OpenCV 中只需要一个函数:cv2.Canny(),就可以完成以上几步。 让我们看如何使用这个函数。这个函数的第一个参数是输入图像。第二和第三个分别是 minVal 和 maxVal。第三个参数设置用来计算图像梯度的 Sobel卷积核的大小,默认值为 3。最后一个参数是 L2gradient,它可以用来设定求梯度大小的方程。如果设为 True,...
importcv2 as cvimportnumpy as np img_src= cv.imread('./Pictures/opencvlog.jpg') cv.imshow('src', img_src) img_dst= cv.Canny(img_src, 100, 200) cv.imshow('dst', img_dst) cv.waitKey(0) 运行结果: /*--- 笔者说明: 该笔记来源于本人学习Python + OpenCv时的资料, 分享出来只是为了...
Canny边缘检测 上一个教程 《三种算子:Sobel、Scharr、拉普拉斯》 中我们谈到的拉普拉斯算子本质上属于图像的边缘检测,但是我们同时也看到,拉普拉斯算子有一定的局限性,对于复杂图像的边缘检测有些力不从心,本次我们将介绍一个在OpenCV中有着决定性地位的边缘检测——Canny算法。
cv2.imshow('colorReverse',image2) 2.边缘提取 下面就是边缘提取了,用findContours差影法或者Canny方法检测边缘,用原图像减去腐蚀后的收缩图像,提取边缘。代码如下: # 边缘提取 img = cv2.cvtColor(image2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) canny_...