python-图像边缘算法-动态显示过程

大树之下

于 2018-08-22 19:51:36 发布

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分类专栏： python 文章标签： python Image plt 图像

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本文通过计算像素点与其相邻像素点之间的欧氏距离来实现边缘检测，并使用Python和OpenCV库进行图像处理。该方法通过设定阈值区分边缘和非边缘区域，最终实现了对输入图像的简化表示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import os
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np

def get_EuclideanDistance(x,y):
    myx = np.array(x)
    myy = np.array(y)
    return np.sqrt(np.sum((myx-myy)*(myx-myy)))

dir = os.listdir('./train')

if __name__ == '__main__':

    print('loading %s ...'%dir[1])
    print('working')
    image1 = cv2.imread('./train/'+dir[1])
    w = image1.shape[1]
    h = image1.shape[0]
    image2 = np.zeros((h,w,3), np.uint8)

    black = np.array([0,0,0])
    white = np.array([255,255,255])
    centercolor = np.array([125,125,125])
    #此处为关键，打开图片框
    plt.ion()
    i = 0
    for y in range(0,h-1):
        for x in range(0,w-1):

            down = image1[y+1,x,:]
            right = image1[y,x+1,:]

            here = image1[y,x,:]
            here2 = here
            right2 = right
            down2 = down
            if get_EuclideanDistance(here2,down2) > 16 and get_EuclideanDistance(here2,right2) > 16 :
                image2[y,x,:]=black
            elif get_EuclideanDistance(here2,down2) <=16 and get_EuclideanDistance(here2,right2)<=16:
                image2[y,x,:] = white
            else:
                image2[y,x,:] = centercolor

            i += 1
            #每2000此运算显示一次图片，频率太高影响运算速度
            if i %2000 == 0:
                plt.imshow(image2)
            #这里每次显示0.1秒
                plt.pause(0.1)
print("finish")
plt.show()