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Canny边缘检测

在OpenCV中，仅需要一个函数: cv2.Canny()，您可以完成上述步骤. 让我们看看如何使用此功能. 此功能的第一个参数是输入图像. 第二个和第三个分别是minVal和maxVal. 第三个参数设置用于计算图像梯度的Sobel卷积核的大小. 默认值为3. 最后一个参数为L2gradient，可用于设置渐变大小的公式. 如果设置为True，将使用上面提到的公式canny边缘检测详解及编程实现，否则使用以下公式: Edge-Gradient(G)= jG2 xj + jG2 yj，默认值为False.

import cv2

import numpy as np

minVal,maxVal = 0,0 #阈值

def nothing(x):#回调函数更新图像

#获取滑条位置

minVal = cv2.getTrackbarPos('minVal','Canny')

maxVal = cv2.getTrackbarPos('maxVal','Canny')

edges = cv2.Canny(img,minVal,maxVal)

cv2.imshow('Canny',edges)

img = cv2.imread('image.jpg',0)#读取图片

cv2.namedWindow('image')#显示原图

cv2.imshow('image',img)

cv2.namedWindow('Canny')#显示检测图

#创建两个滑条

cv2.createTrackbar('minVal','Canny',0,255,nothing)

cv2.createTrackbar('maxVal','Canny',0,255,nothing)

edges = cv2.Canny(img,minVal,maxVal)

cv2.imshow('Canny',edges)

while(True):

#等待关闭

k=cv2.waitKey(1)&0xFF

if k==27:

break

cv2.destroyAllWindows()

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