细胞边缘分割python代码

以下是使用Python进行细胞边缘分割的代码示例:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入图像
image = cv2.imread("image.jpg")

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

# 使用Canny边缘检测算法进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, threshold1=100, threshold2=200)

# 显示原始图像和边缘图像
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
ax1.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax1.set_title('Original Image')
ax1.axis('off')
ax2.imshow(edges, cmap='gray')
ax2.set_title('Edge Image')
ax2.axis('off')

plt.show()

这段代码使用了OpenCV库中的Canny边缘检测算法来提取图像中的边缘信息。首先，读入图像并将其转换为灰度图像。然后，使用cv2.Canny()函数执行Canny边缘检测，传入灰度图像和两个阈值参数。最后，使用matplotlib库显示原始图像和边缘图像。

请注意，你需要安装OpenCV和matplotlib库，并将图像文件命名为"image.jpg"并放置在与代码文件相同的目录下，以使代码能够正确读取图像。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用 Python 的基于边缘和基于区域的分割](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/120806766)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [用python实现使用 OpenCV 中的基于边缘的图像分割算法（例如 Canny 边缘检测）来提取图像中的边缘信息，再...](https://blog.csdn.net/weixin_35748962/article/details/128872393)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]