用 Python 读入一幅灰度图像，用 canny 算子计算图像中的边缘信息，并显示结果，调整不同的参数，分析比较不同参数对结果的影响。

好的，这是一个与计算机视觉有关的技术问题，我可以回答。以下是Python代码实现此问题的步骤：

首先，导入必要的库：

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

接下来，读取灰度图像：

img = cv2.imread('image.jpg',0)

然后，使用canny算子计算边缘信息：

edges = cv2.Canny(img,100,200)

这里的100和200是canny算子的两个阈值，可以根据需要进行调整。

最后，显示结果：

plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray')
plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

这个代码会显示图片的原始版本和其边缘检测的结果。你可以通过调整canny算子的阈值来观察不同参数对结果的影响。

相关问题

用 Python 读入一幅灰度图像利用 Hough 变换检测图像中的直线和圆，代码

请看下面的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 应用Canny边缘检测算法
edges = cv2.Canny(img, 50, 150)

# 应用Hough变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

# 绘制检测到的直线
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a*rho
    y0 = b*rho
    x1 = int(x0 + 1000*(-b))
    y1 = int(y0 + 1000*(a))
    x2 = int(x0 - 1000*(-b))
    y2 = int(y0 - 1000*(a))
    cv2.line(img, (x1,y1), (x2,y2), (0,0,255), 2)

# 应用Hough变换检测圆
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=2, minDist=100, param1=100, param2=50, minRadius=20, maxRadius=100)

# 绘制检测到的圆
if circles is not None:
    circles = np.around(circles)
    for i in circles[0, :]:
        cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码实现了对灰度图像的读入和通过Hough变换进行直线和圆的检测。其中，使用了OpenCV库提供的Canny边缘检测算法和HoughLines和HoughCircles函数对图像进行处理。具体实现过程请参考代码注释。

请注意，该代码未对输入的图像进行类型和大小的检查，因此请确保输入图像的类型为灰度图像且大小合适。

用 Python 读入一幅灰度图像，利用 Hough 变换检测图像中的直线和圆，代码

请见下：

import cv2
import numpy as np

# 读入灰度图像
img = cv2.imread('image.png', 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 50, 150)

# Hough 直线检测
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

# Hough 圆检测
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 绘制直线和圆
if lines is not None:
    for i in range(len(lines)):
        rho, theta = lines[i][0][0], lines[i][0][1]
        a, b = np.cos(theta), np.sin(theta)
        x0, y0 = a*rho, b*rho
        pt1 = (int(x0+1000*(-b)), int(y0+1000*a))
        pt2 = (int(x0-1000*(-b)), int(y0-1000*a))
        cv2.line(img, pt1, pt2, (0, 0, 255), 2)

if circles is not None:
    for i in range(len(circles[0])):
        x, y, r = circles[0][i]
        cv2.circle(img, (int(x), int(y)), int(r), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码使用 OpenCV 库实现了灰度图像的 Hough 变换，分别检测图像中的直线和圆，并将检测结果绘制在原始图像上。注意，此代码仅供参考，实际使用中可能需要根据具体情况进行修改。