使用OpenCV实现坎尼边缘检测器

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本文介绍了如何使用OpenCV实现坎尼边缘检测器,该算法用于在图像中识别重要边缘并过滤噪声。通过加载图像,转换为灰度,应用高斯滤波和Canny函数,可以检测边缘。调整阈值可以优化边缘检测效果。

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使用OpenCV实现坎尼边缘检测器

在计算机视觉领域中,边缘检测是一项非常重要的任务。在数字图像上,一个边缘通常被定义为两种不同灰度的区域之间相连的一系列像素。这些像素是视觉上显著的,因此很重要。OpenCV是实现计算机视觉任务的一个强大库。本文将介绍如何使用OpenCV实现坎尼边缘检测器。

坎尼边缘检测器是由John F. Canny于1986年提出的一种边缘检测算法。该算法的思想是筛选出最大化图像梯度(Sobel算子)和尽量少的噪声的边缘。坎尼边缘检测器的主要目标是找到具有最大梯度的像素,并且通过应用阈值来过滤掉不重要的边缘以及噪声。

在OpenCV中,可以使用Canny()函数实现坎尼边缘检测。下面是一个使用OpenCV实现坎尼边缘检测器的代码示例:

import cv2

# Load image
img = cv2.imread('lena.jpg')

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