Python视觉处理(三)canny边缘检测

本文介绍了如何使用OpenCV中的Canny函数进行边缘检测,并通过设置不同的阈值来确定图像的真实边界。通过具体代码实例展示了从读取图片到显示边缘检测结果的全过程。

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

canny边缘检测:

现在要确定哪些边界才是真正的边界,需要设置两个阈值,minValue和maxValue。当图像的灰度梯度高于maxValue时被认为是真正的边界,那些低于minValue的边界会被抛弃。如果介于两者之间的话,就要看这个点是否与某个被确定为真正的边界点相连,如果是就认为它是边界点,如果不是就抛弃。

cv2.Canny()函数,这个函数第一个参数是输入图像,第二和第三分别是minVal和maxVal。第三个参数设置用来计算梯度的Sobel卷积核的大小,默认为3。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jun 07 19:57:09 2017

@author: hp
"""
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img=cv2.imread('F:\\Projects_opencv\\12.jpg')

edges=cv2.Canny(img,100,200)

cv2.imshow('Original Image',img)
cv2.imshow('Edge Image',edges)
cv2.waitKey(0)

看处理的结果:


评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值