本文详细介绍了如何使用Python的OpenCV库进行图像边缘检测，包括Canny、Laplacian、Sobel和Scharr算法。通过示例代码展示了每种算法的基本用法和参数调整，为在计算机视觉项目中选择合适的边缘检测方法提供了指导。
Python边缘检测：如何使用OpenCV进行图像边缘检测？
在计算机视觉领域中，图像边缘检测是一项重要的任务。它可以从原始图像中提取出图像的轮廓，帮助我们识别物体边缘、形状等特征，进而为图像处理和计算机视觉相关应用提供基础支持。Python语言中，OpenCV作为强大的图像库，提供了丰富的边缘检测算法实现。本文将结合实例，介绍如何使用Python和OpenCV进行图像边缘检测。
- Canny边缘检测
Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法，其基本思想是利用高斯滤波器平滑图像，然后计算图像灰度梯度和梯度方向，最后进行非极大值抑制和双阈值化处理，得到二值化边缘图。
示例代码：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.jpg', 0
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