opencv边缘检测算子
时间: 2023-11-04 17:54:47 浏览: 47
opencv提供了多种边缘检测算子,包括Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子和Roberts算子等。Sobel算子是一种基于图像的一阶导数计算边缘的算子。Scharr算子是Sobel算子的一种改进,对边缘更敏感。Laplacian算子是一种二阶导数计算边缘的算子,可以检测出更多的细节。Roberts算子是一种基于交叉差分的梯度算子。这些算子可以通过opencv的函数进行调用和使用。
相关问题
opencv用边缘检测算子行人识别
使用边缘检测算子进行行人识别是一种常见的方法。OpenCV提供了许多边缘检测算子,例如Canny、Sobel和Laplacian等。下面是一个使用Canny算子进行行人识别的例子:
```python
import cv2
# 加载图像
image = cv2.imread("path/to/image")
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Canny算子进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 使用HoughLinesP函数检测直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, cv2.cv.CV_PI/180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10)
# 绘制直线
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", image)
cv2.waitKey(0)
```
在这个例子中,我们首先加载图像并将其转换为灰度图像。然后,我们使用Canny算子进行边缘检测,并使用HoughLinesP函数检测直线。最后,我们将检测到的直线绘制在原始图像上,并显示结果。
opencv的canny算子边缘检测
以下是使用OpenCV实现Canny边缘检测的步骤:
1. 读取图像并将其转换为灰度图像
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
2. 使用高斯滤波器平滑图像,以减少噪声
```python
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
```
3. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向
```python
edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)
```
其中,第一个参数是输入图像,第二个参数是阈值1,第三个参数是阈值2。阈值1和阈值2用于控制边缘的强度,只有当像素的梯度大于阈值2时,才被认为是真正的边缘;当像素的梯度小于阈值1时,被认为是非边缘;当像素的梯度在阈值1和阈值2之间时,只有当与真正的边缘相连时,才被认为是边缘。
4. 应用非极大值抑制,以消除边缘检测带来的杂散响应
```python
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
```
5. 对每个像素进行检查,看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
```
以上就是使用OpenCV实现Canny边缘检测的完整步骤。