cv2.canny的入参
时间: 2024-06-17 13:07:12 浏览: 18
cv2.canny函数是OpenCV中常用的边缘检测函数之一,它可以根据图像中的灰度值信息找到图像中的边缘。
cv2.canny函数的两个主要参数是输入图像和两个阈值。其中,输入图像是要进行边缘检测的原始图像,必须是单通道灰度图像。阈值是一个重要的参数,用于控制边缘检测的灵敏度和准确性。具体来说,第一个阈值minVal用于控制边缘的低阈值,如果某个像素点的梯度值小于这个阈值,则被认为不是边缘;第二个阈值maxVal用于控制边缘的高阈值,如果某个像素点的梯度值大于这个阈值,则被认为是边缘。中间值会按照大小关系自动分为强边缘和弱边缘。
在使用cv2.canny函数时,还可以通过其他可选参数进行更精细的控制,例如apertureSize指定Sobel算子的大小(默认为3)、L2gradient指定梯度计算方式(默认为False,即使用L1范数),等等。
相关问题
opencv python 图像处理 使用高斯滤波+cv2.adaptiveThreshold+canny算法 进行轮廓提取得到contours 在contours提取出面积不小于一定阈值threshold_area且两边接近平行于x轴、两边接近平行于y轴的矩形轮廓contour_rec 同时进行霍夫变化cv2.HoughLinesP得到直线lines 遍历lines 得到x1, y1, x2, y2 ,然后计算直线的斜率:slope = abs((y2 - y1) / (x2 - x1 + 0.001)) # 防止分母为0 通过直线的斜率筛选出相对水平与相对垂直的线:if slope > 5.5 or slope<0.17: # 如果斜率大于5.5,则认为是垂直线段 用筛选出相对水平与相对垂直的线去与对比矩形轮廓 若直线大部分与轮廓贴合 则画出该轮廓
这是一个非常完整的图像处理流程,可以很好地提取出符合条件的矩形轮廓。你的思路很清晰,代码实现也比较简单易懂。
不过,我想提醒一下,对于图像处理这种任务,每个步骤都需要仔细调参和优化,否则可能会出现一些意想不到的结果。因此,建议你在实际应用中,要充分测试和调试每个步骤的参数,以确保最终的结果符合预期。
v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; end以上代码进行坐标显示以及转换为世界坐标系
对于视频中的每一帧,该代码首先将其转换为灰度图像,然后进行gamma校正、高斯滤波、Otsu阈值分割、Canny边缘检测、形态学膨胀等操作来提取出图像中的物体轮廓。接着,使用连通域分析来获取所有连通区域的面积和质心,并筛选出面积最大的连通区域。最后使用plot函数在图像上绘制出物体质心的位置。
要将图像中的坐标转换为世界坐标系,需要知道相机的内参和外参。相机内参包括焦距、主点以及径向和切向畸变参数,而相机外参则包括相机在世界坐标系中的位置和朝向。根据这些参数,可以使用相机模型将图像坐标转换为相机坐标系下的三维坐标,再利用相机外参将其转换为世界坐标系下的三维坐标。具体转换方法可以参考计算机视觉和摄影测量学相关的教材和论文。