Opencv基础自学十八（Canny）

gamblerofdestinyR14

于 2020-02-02 12:56:43 发布

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分类专栏： Opencv基础自学文章标签： OPencv Canny

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本文详细介绍了使用Python和OpenCV实现Canny边缘检测的过程。包括高斯模糊降噪、灰度转换、Sobel算子计算梯度、Canny算法提取边缘等关键步骤，并展示了不同阶段的图像处理效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import cv2 as cv
import numpy as np


def edge_demo(image):
	blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)#1#高斯模糊，这些值要低，降躁 太高容易#提取不出来 步骤1 高斯滤波
	gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)#2 变灰度
	edge_output = cv.Canny(gray, 50, 150) 	# edge
	cv.imshow("Canny Edge", edge_output)
###一
	dst = cv.bitwise_and(image, image, mask=edge_output)#5二值图像输出
	cv.imshow("Color Edge", dst)
	xgrad = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0)#3	# X 边缘检测垂直变梯度
	ygrad = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1)#3	# Y 边缘检测水平变梯度
	edge_output = cv.Canny(xgrad, ygrad, 50, 150)#4非最大信号抑制，低值50 控制边缘#连接，高值150 控制强边缘的初始分割。默认是低与高是1：3的值
	cv.imshow("Canny_ xgrad_ygrad",edge_output)

print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")
src = cv.imread("D:/example/1.png")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
edge_demo(src)
cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

原图效果