宿州网站开发,wordpress如何加跳转,实战直播,游戏网站建设的策划Canny边缘检测是一种经典的图像边缘检测算法#xff0c;它在图像中找到强度梯度的变化#xff0c;从而识别出图像中的边缘。Canny边缘检测的优点包括高灵敏度和低误检率。
在OpenCV中#xff0c;cv2.Canny() 函数用于执行Canny边缘检测。
基本语法如下#xff1a;
edges…Canny边缘检测是一种经典的图像边缘检测算法它在图像中找到强度梯度的变化从而识别出图像中的边缘。Canny边缘检测的优点包括高灵敏度和低误检率。
在OpenCV中cv2.Canny() 函数用于执行Canny边缘检测。
基本语法如下
edges cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]])参数说明
image: 输入图像通常为灰度图像。threshold1 和 threshold2: 阈值用于确定边缘的强度梯度。通常 threshold1 是较小的阈值threshold2 是较大的阈值。edges可选: 输出的边缘图像。apertureSize可选: Sobel算子的大小通常为3。L2gradient可选: 如果为True则使用更精确的L2范数进行梯度计算否则使用L1范数。通常设置为False。
示例代码
import cv2
import numpy as np
# 读取灰度图像
img cv2.imread(rC:\Users\mzd\Desktop\opencv\images.jpg, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 使用Canny边缘检测
edges cv2.Canny(img, 50, 150)# 显示原始图像和Canny边缘图像
cv2.imshow(Original Image, img)
cv2.imshow(Canny Edges, edges)# 等待用户按下任意键
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()在这个例子中cv2.Canny() 用于执行Canny边缘检测。threshold1 和 threshold2 是梯度强度的阈值通过调整这两个阈值可以影响检测到的边缘的数量和质量。Canny边缘检测是图像处理中常用的边缘检测方法之一。
