二值化图像边缘检测代码
时间: 2023-12-20 22:28:46 浏览: 35
根据提供的引用内容,可以看出这篇文章主要介绍了图像处理中的一些技术,其中包括二值化和边缘检测。下面是一个简单的二值化图像边缘检测的代码示例:
import cv2
# 载入图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图片转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(binary, 50, 150)
# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在这个代码示例中,首先载入了一张图片,然后将其转换为灰度图像,并对其进行二值化处理。接着使用Canny算法进行边缘检测,并将结果显示出来。
相关问题
二值化图像边缘检测代码matlab
在Matlab中进行二值化图像边缘检可以使用Canny算法。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 对灰度图像进行高斯滤波
filtered_img = imgaussfilt(gray_img, 1);
% 使用Canny算法进行边缘检测
edges = edge(filtered_img, 'Canny');
% 显示原始图像和边缘图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(edges), title('Edge Image');
```
这段代码首先读取一张图像,然后将其转换为灰度图像。接下来,对灰度图像进行高斯滤波以平滑图像。最后,使用Canny算法进行边缘检测,并将结果显示出来。
利用二值化图片进行边缘检测
边缘检测是图像处理中的一种基本操作,可以用于很多应用,如图像分割、物体检测和识别等。二值化图片边缘检测是其中的一种方法,以下是一个简单的实现方法:
1. 将原始图片进行二值化处理,得到一个二值化图片。
2. 对于每个像素点,计算其周围8个像素点的灰度值差异,若差异超过某个阈值,则认为该像素点是边缘点,否则不是。
3. 将所有边缘点标注出来,形成一个边缘图像。
4. 可以使用一些形态学操作来进一步优化边缘图像,如膨胀和腐蚀等。
以下是一个Python代码示例,实现二值化图片边缘检测:
```python
import cv2
# 读入原始图片并进行二值化处理
img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 计算边缘点
edges = cv2.Canny(binary, 50, 150)
# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Binary', binary)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述示例中,我们使用cv2.Canny函数来计算边缘点,其中50和150分别表示高低阈值。通过调整这两个参数,可以得到不同的边缘检测效果。