Python照亮图像边缘检测

Python中可以利用OpenCV库来实现图像边缘检测，这是一种常见的计算机视觉技术，用于找出图像中亮度变化显著的边界线。OpenCV提供了一些内置的边缘检测算法，如Canny算子、Sobel算子等。

1. Canny算子：这是一种多阶段算法，包括高斯滤波来平滑图像、计算梯度幅值和方向，然后通过非极大值抑制来细化边缘，并最后应用双阈值来确定强边缘。Canny函数通常用于获取精确且较少噪声的边缘。

2. Sobel算子：它是一个简单的一阶微分算子，分别对图像的水平和垂直方向求导，得出两个强度图，然后合并起来找到边缘。

以下是一个简单的Canny边缘检测的例子：

import cv2
import numpy as np

def edge_detection(image_path):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path)
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 应用Canny算子
    edges = cv2.Canny(gray, low_threshold=50, high_threshold=150)
    return edges

# 使用例子
edges_image = edge_detection('input.jpg')
cv2.imshow('Edges', edges_image)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键