自定义canny算法替代cv2.canny

好的，对于自定义canny算法替代cv2.canny，我们可以使用以下步骤：

1. 首先，我们需要对图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像。

2. 接着，我们需要对灰度图像进行高斯滤波，以去除图像中的噪声。

3. 然后，我们需要计算图像中每个像素的梯度幅值和方向。

4. 接下来，我们需要进行非极大值抑制，以去除梯度方向上不是局部最大值的像素。

5. 然后，我们需要进行双阈值处理，将像素分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。

6. 最后，我们需要进行边缘连接，将弱边缘与强边缘连接起来，形成完整的边缘。

以上就是自定义canny算法的步骤，可以替代cv2.canny函数。

相关问题

cv2.Canny 和 cv2.threshold

cv2.Canny 和 cv2.threshold 是 OpenCV 库中常用的图像处理函数。

cv2.Canny 是一个边缘检测函数，用于在图像中提取边缘。它采用了Canny边缘检测算法，该算法通过计算图像的梯度来找到图像中的边缘。Canny函数的常见用法如下：

edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)

其中，image 是输入的图像，threshold1 和 threshold2 是阈值参数，用于控制边缘检测的敏感度。较低的阈值将产生更多的边缘，而较高的阈值将产生更少的边缘。

cv2.threshold 是一个图像阈值处理函数，用于将图像转换为二值图像。它可以根据给定的阈值对图像进行二值化处理，将像素值大于阈值的像素设置为一个值（如255），而小于等于阈值的像素设置为另一个值（如0）。cv2.threshold 的常见用法如下：

ret, binary_image = cv2.threshold(image, threshold, maxval, type)

其中，image 是输入的图像，threshold 是阈值，maxval 是最大值（通常为255），type 是二值化类型。函数的返回值 ret 是计算得到的阈值，binary_image 是二值化后的图像。

这些函数都是在图像处理中常用的工具，可以帮助我们进行边缘检测和图像二值化等操作。

img=cv2.threshold(image,90,255,cv2.THRESH_BINARY) #调整裁剪效果 阈值算法速度优于canny算法 # img = cv2.Canny(image,100,20) # cannyb = cv2.resize(b,None,fx=0.25,fy=0.25) # cv2.imshow('Canny', cannyb) # cv2.waitKey(0) binary_image=img[1] #二值图--具有三通道 # binary_image = img # binary_image=cv2.cvtColor(binary_image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # print(binary_image.shape) #改为单通道 x = binary_image.shape[1] print("宽度x=", x) y=binary_image.shape[0] print("高度y=",y) x_min = 0 y_min = 0 x_max = 0 y_max = 0 count = 0 for r in range(y): if 255 in binary_image[r][:]: if count == 0: y_min = r count += 1 y_max = r

以下是将该Python代码转换为C++代码的实现示例：

cv::Mat img;
cv::threshold(image, img, 90, 255, cv::THRESH_BINARY);
// cv::Canny(image, img, 100, 200);
// cv::resize(b, cannyb, cv::Size(), 0.25, 0.25);
// cv::imshow("Canny", cannyb);
// cv::waitKey(0);
cv::Mat binary_image = img;
// cv::cvtColor(binary_image, binary_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// std::cout << binary_image.size() << std::endl;
int x = binary_image.cols;
std::cout << "宽度x=" << x << std::endl;
int y = binary_image.rows;
std::cout << "高度y=" << y << std::endl;
int x_min = 0, y_min = 0, x_max = 0, y_max = 0, count = 0;
for (int r = 0; r < y; r++) {
    bool has_object = false;
    for (int c = 0; c < binary_image.cols; c++) {
        if (binary_image.at<uchar>(r, c) == 255) {
            has_object = true;
            break;
        }
    }
    if (has_object) {
        if (count == 0) {
            y_min = r;
        }
        count++;
        y_max = r;
    }
}

需要注意的是，在C++中使用OpenCV库进行图像处理时，需要使用`cv::Mat`类型来表示图像，并且需要使用`at<uchar>(r, c)`方法来获取图像中指定位置的像素值。此外，在使用`cv::threshold()`函数时，需要将输出结果赋值给一个新的`cv::Mat`对象，而不能直接覆盖原始输入图像。