OpenCV Canny边缘检测

Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。

案例来源于傅老师。

Canny边缘检测分为如下几个步骤：

步骤1：去噪。噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。

步骤2：计算梯度的幅度与方向。

步骤3：非极大值抑制，即适当地让边缘“变瘦”。

步骤4：确定边缘。使用双阈值算法确定最终的边缘信息。

OpenCV提供了函数cv2.Canny()实现Canny边缘检测，具体为：

edges=cv2.Canny(image,threshold1,threshold2[,apertureSize[,L2gradient]])

threshold1：表示处理过程中的第一个阈值。

threshold2：表示处理过程中的第二个阈值。

apertureSize：表示Sobel算子的孔径大小。

L2gradient：为计算图像梯度幅度（gradient magnitude）的标识。其默认值为False。

案例：

import cv2
import numpy as np
def show(name,img):
    cv2.imshow(name,img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

img = cv2.imread("peppa.png",0)
#_____________#
MeidanImg = cv2.medianBlur(img,5)
CannyImg = cv2