marr边缘检测算子python

在Python中，可以使用OpenCV库来实现Marr边缘检测算子。 OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现。下面是使用OpenCV实现Marr边缘检测算子的代码示例：

import cv2
import numpy as np

def marr_edge_detection(image):
    # 高斯平滑
    smoothed = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
    
    # 拉普拉斯边缘检测
    laplacian = cv2.Laplacian(smoothed, cv2.CV_64F)
    
    return laplacian

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 执行Marr边缘检测算子
edges = marr_edge_detection(image)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', image)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先使用`cv2.GaussianBlur`函数对图像进行高斯平滑处理，然后使用`cv2.Laplacian`函数进行拉普拉斯边缘检测。最后，通过`cv2.imshow`函数展示原始图像和检测到的边缘。你可以根据需要修改代码中的参数，并根据自己的图像进行测试和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [边缘检测算法总结及其python实现——二阶检测算子](https://blog.csdn.net/qq_36850381/article/details/95923606)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [边缘检测_边缘算子检测MATLAB_边缘检测_Marr算子_图像变化检测_场景深度_](https://download.csdn.net/download/weixin_42665725/26972231)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【OpenCv】Marr算子边缘检测](https://blog.csdn.net/weixin_53598445/article/details/120855583)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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