OpenCV Canny边缘检测

本文通过Python代码示例,详细介绍了如何使用OpenCV库中的Canny算法进行图像边缘检测。通过调整Canny函数的两个关键参数,可以优化边缘检测效果,找到图像中的关键边界。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

《OpenCV系列教程》
项目位置:OpenCV-Sample
代码位置:20-Canny.py

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('./res/mini.jpeg',0)
edges = cv2.Canny(img,150,200)
plt.figure(figsize = (20, 10))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image')
plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(edges,cmap = 'gray')
plt.title('Edge Image')
plt.axis('off')

plt.show()

在这里插入图片描述

cv2.Canny的第二个参数和第三个参数,需要经常调整,这样能找出合适的数值。

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