图像边缘检测python代码
时间: 2023-05-11 16:07:12 浏览: 86
以下是一个简单的图像边缘检测的 Python 代码示例:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Edge Detection', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个代码使用 OpenCV 库中的 Canny 函数来进行边缘检测。它需要一个灰度图像作为输入,并返回一个二值化的图像,其中白色像素表示边缘。在这个例子中,我们使用了一个名为 image.jpg 的图像作为输入。
相关问题
图像边缘检测python
图像边缘检测是一种常见的图像处理任务,可以用来识别图像中物体的轮廓和边界。在Python中,可以使用OpenCV库来实现图像边缘检测。以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码首先使用`cv2.imread()`函数读取一张灰度图像,然后使用`cv2.Canny()`函数进行边缘检测,参数100和200分别表示边缘阈值的下限和上限。最后使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和边缘图像,并使用`cv2.waitKey()`和`cv2.destroyAllWindows()`等函数进行界面交互。
你可以将上述代码保存为一个Python脚本文件,将待处理的图像放在同一目录下,并将文件名修改为你的图像文件名后运行,即可实现图像边缘检测。
图像边缘检测代码python
可以直接回答该问题,以下是一个Python实现的边缘检测代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Canny算法进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 显示结果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用了OpenCV库中的Canny算法进行边缘检测,并将结果显示在窗口中。