canny 算子处理代码

Canny算子是一种常用的边缘检测算法，可以用于图像处理中的边缘检测、目标检测等任务。下面是一个使用OpenCV实现Canny算子的代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Canny算子边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 显示结果
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们使用了OpenCV库中的`cv2.Canny()`函数进行边缘检测。该函数的第一个参数是要处理的图像，第二个和第三个参数分别是Canny算子的低阈值和高阈值，用于确定边缘像素点。通过调整低阈值和高阈值，可以得到不同的边缘检测结果。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示原图和边缘检测结果，使用`cv2.waitKey()`函数等待用户按下按键，使用`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭窗口。

相关问题

Canny算子matlab代码

Canny算子是一种图像处理算法，主要用于边缘检测。下面是Canny算子在Matlab中的代码实现：

1. 读入图像

I = imread('image.jpg');

2. 灰度化处理

I_gray = rgb2gray(I);

3. 高斯滤波

I_gaussian = imgaussfilt(I_gray, 2);

4. 计算梯度幅值和方向

[Gx, Gy] = imgradientxy(I_gaussian);
[Gmag, Gdir] = imgradient(Gx, Gy);

5. 非极大值抑制

Gmag_max = ordfilt2(Gmag, 9, ones(3,3));
Gmag_sup = (Gmag == Gmag_max) & (Gmag > 0);

6. 双阈值处理

low_threshold = 0.05 * max(Gmag_sup(:));
high_threshold = 0.1 * max(Gmag_sup(:));
Gmag_edge = zeros(size(Gmag_sup));
Gmag_edge(Gmag_sup >= high_threshold) = 1;
Gmag_edge(Gmag_sup >= low_threshold & Gmag_sup < high_threshold) = 0.5;

7. 边缘跟踪

Gmag_edge = bwselect(Gmag_edge, 8);

完成以上步骤后，我们可以得到Canny算子检测到的边缘图像。如果需要更详细的解释，请随时提问。

canny算子边缘检测代码

以下是使用Canny算子进行边缘检测的Python代码示例：

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)

# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)

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

# 显示结果
cv2.imshow("Edges", edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取一张图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，我们使用高斯滤波对图像进行平滑处理，以减少噪点的影响。最后，我们使用Canny算子进行边缘检测，并将结果显示出来。