帮我写OpenCV 边缘检测使用canny处理图像

好的，下面是一个使用OpenCV Canny边缘检测处理图像的示例代码：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('input.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Canny Edges', edges)

# 等待按键后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`input.jpg`是要处理的图片文件名，可以根据实际情况进行修改。在这个示例代码中，我们首先将图像转换为灰度图像，然后使用Canny边缘检测函数`cv2.Canny`对灰度图像进行处理，得到边缘图像。你可以尝试修改Canny函数的参数，看看对图像的影响。

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帮我写一个python代码，要求用opencv边缘检测使用Canny处理图像

好的，可以参考下面的代码实现：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("test.jpg")

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 显示图像
cv2.imshow("Edges", edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，我们先读取一张图片，然后将其转换为灰度图像，并使用`cv2.Canny()`函数进行边缘检测，其中`50`和`150`是阈值参数，可以根据实际情况进行调整。最后将处理后的图像显示出来。