Canny边缘检测算法的Python实现

最新推荐文章于 2024-10-16 09:47:57 发布
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本文介绍了Canny边缘检测算法的基本步骤，包括噪声抑制、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接，并提供了使用Python和OpenCV实现的源代码示例，帮助读者理解和应用Canny边缘检测算法。

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Canny边缘检测算法的Python实现

边缘检测是计算机视觉中常用的一种技术，用于检测图像中的边缘结构。Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它在1986年由John F. Canny提出，具有较好的性能和鲁棒性。本文将介绍如何使用Python实现Canny边缘检测算法，并提供相应的源代码。

Canny边缘检测算法的步骤如下：

  1. 噪声抑制：使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，通过对每个像素周围的邻域进行加权平均来实现平滑。

  2. 计算梯度：对平滑后的图像应用Sobel算子，计算图像在水平和垂直方向上的梯度。梯度的大小和方向能够反映图像中的边缘信息。

  3. 非极大值抑制：对梯度幅值图像进行非极大值抑制，以保留梯度幅值图像中的局部最大值点，并抑制非极大值点。这一步骤可以使得检测到的边缘变得更细。

  4. 双阈值检测：根据设定的高阈值和低阈值，对非极大值抑制后的图像进行阈值处理，得到强边缘和弱边缘。强边缘是梯度幅值大于高阈值的像素，而弱边缘是梯度幅值介于低阈值和高阈值之间的像素。

  5. 边缘连接：通过对弱边缘像素进行连接，将其与邻近的强边缘像素连接起来，形成完整的边缘。

下面是使用Python实现Canny边缘检测算法的源代码&#x

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python边缘检测
jacke121的专栏
10-29 3157
import cv2 import numpy as np img = cv2.pyrDown(cv2.imread("hammer.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)) # threshold 函数对图像进行二化值处理，由于处理后图像对原图像有所变化，因此img.copy()生成新的图像，cv2.THRESH_BINARY是二化值 ret, thresh = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY),...
Python和OpenCV中的Canny边缘检测
WzisTypescript的博客
09-26 201
最后，我们使用cv2.Canny函数应用双阈值处理来检测和连接边缘，并显示结果图像。通过使用Python和OpenCV，您可以轻松地在图像上应用Canny算法，并获得清晰的边缘检测结果。请注意，Canny边缘检测的结果取决于所选择的阈值，并且可能需要根据具体的图像进行调整。Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测方法，它可以在图像中找到明显的边界。通过使用Python和OpenCV，您可以轻松地在图像中应用Canny算法，并获得清晰的边缘检测结果。这样可以降低图像中的噪声，并使得后续的边缘检测更加准确。
python 边缘检测
qjwxxgxs的博客
04-27 3510
Canny边缘检测算法是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。 Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤： 应用高斯滤波来平滑图像，目的是去除噪声 找寻图像的强度梯度（intensity gradients） 应用非最大抑制（non-maximum suppression）技术来消除边误检 应用双阈值的方法来决定可能的（潜在的）边界 利用滞后技术来跟踪边界 Canny使用梯度区间来定义边缘，如设定梯度区间为100-200，某个像素的梯度大于200，那么定义为
OpenCV-Python 边缘检测
牧野的博客
12-16 3725
OpenCV-Python 边缘检测 Sobel边缘检测 Sobel算子是一种具有方向性的边缘检测算子，可以分别计算水平和垂直方向上的灰阶突变。 import cv2 img = cv2.imread("01.jpg", 0) x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0) y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1)
openCV—Python(11)—— 图像边缘检测
jnulzl的专栏
08-18 2万+
一、函数简介1、laplacian算子函数原型：Laplacian(src, ddepth, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None)src：图像矩阵ddepth：深度类型2、Sobel算子函数原型：Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None
Python 边缘检测
Karen_Yu_的博客
03-29 456
参考： https://blog.youkuaiyun.com/qq_34711208/article/details/81703341?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_baidulandingword-0&spm=1001.2101.3001.4242 https://blog.youkuaiyun.com/wugui1111/article/details/80706411?utm_medium=distribute.pc_relev
python Canny边缘检测算法的实现
09-17
### Python Canny 边缘检测算法的实现 #### 概述 Canny边缘检测算法是一种在计算机视觉领域广泛应用的经典边缘检测方法。该算法由John F. Canny在1986年提出，因其具备良好的性能和准确性，在图像处理中占有重要...
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08-14 8万+
文章目录最优边缘准则算法实现步骤1. 应用高斯滤波来平滑(模糊)图像，目的是去除噪声2. 计算梯度强度和方向3. 应用非最大抑制技术NMS来消除边误检4. 应用双阈值的方法来决定可能的（潜在的）边界5. 利用滞后技术来跟踪边界opencv实现Canny边缘检测手写代码参考文章 最优边缘准则     Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：     (1)最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小；     (2)最优定
Canny边缘检测算法Python实现详解
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python 实现 canny边缘检测算法
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luthane的博客
10-16 724
Canny边缘检测算法是一种优秀的边缘检测方法，由John F. Canny于1986年开发出来。它旨在找到图像中的最优边缘，确保好的检测、定位和最小响应。图像灰度化：如果输入的是彩色图像，首先需要进行灰度化处理，将其转换为灰度图像。这一步是为了简化后续的计算过程。高斯滤波：对灰度图像进行高斯滤波，以平滑图像并减少噪声。这一步是非常重要的，因为噪声可能会影响到边缘检测的结果。梯度计算：使用Sobel（或Prewitt）算子等计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。
Python实现Canny边缘检测
weixin_43348230的博客
04-14 8346
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、Canny边缘检测二、具体步骤1. 高斯平滑滤波 Noise Reduction2. Sobel Kernel3. NMS (Non-Maximum Suppression）4.Hysteresis Thresholding5.主函数6.实验结果三. 解决报错cv.imshow报错解决方案四 .完整代码 一、Canny边缘检测 基于Canny算子的边缘检测主要有5个步骤，依次是： 1.高斯滤波 2.像素梯度计算 3.非.
使用 Python 从头开始​​编写 Canny 边缘检测算法。
gongdiwudu的专栏
11-07 1399
在本文中，我将解释有关 Canny 边缘检测的所有内容，以及在不使用一些预先编写的库的情况下对算法进行编码，以便您能够了解真正发生的情况。
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Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法，并且他是一个多阶段的算法
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06-16 4014
本次课程详细介绍了GPU编程，通过本次实验，我学习了如何调用python的numba库进行GPU加速数据运算，学习了如何设置grid、block、thread的大小以及如何遍历每一个线程。通过本次实验证明GPU编程可以在一定程度上提高运算速率，在实现的边缘提取方面，GPU运算时间仅为CPU运算时间的四分之一。
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qq_40107571的博客
11-23 4214
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