opencv形态学边缘检测
时间: 2023-12-30 17:23:53 浏览: 35
形态学边缘检测是一种基于形态学操作的图像边缘检测方法。在OpenCV中,可以使用cv.Laplacian函数来进行形态学边缘检测。下面是一个演示例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cv
# 读取图像
img = cv.imread('cat.png', 0)
# 计算Laplacian卷积结果
laplacian = cv.Laplacian(img, cv.CV_16S)
# 数据进行转换成uint8形式
result = cv.convertScaleAbs(laplacian)
# 显示结果
plt.imshow(result, cmap=plt.cm.gray)
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先使用cv.imread函数读取了一张灰度图像。然后,我们使用cv.Laplacian函数对图像进行形态学边缘检测,得到Laplacian卷积结果。最后,我们使用cv.convertScaleAbs函数将数据转换成uint8形式,并使用matplotlib.pyplot.imshow函数显示结果。
相关问题
python opencv形态学是什么
OpenCV中的形态学操作是一种基于形状的图像处理技术,它可以对图像进行形态学变换,包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作。这些操作可以用来改善图像质量、去除噪声、分离对象、填补空洞等。其中,膨胀和腐蚀是最基本的形态学操作,它们通过对图像中的像素进行增加或减少来改变图像的形态。开运算和闭运算则是基于膨胀和腐蚀的组合操作,用于平滑、连接、断开和填补图像中的区域。形态学操作在计算机视觉和图像处理中具有广泛的应用,如边缘检测、图像分割、特征提取等。
python OpenCV 皮带边缘检测
以下是使用Python OpenCV进行皮带边缘检测的一些基本步骤:
1. 导入Python OpenCV库和NumPy库:
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取图像:
```python
img = cv2.imread('belt.jpg', 0)
```
3. 应用高斯滤波器平滑图像:
```python
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
```
4. 应用Canny边缘检测算法:
```python
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)
```
5. 对图像进行形态学操作:
```python
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)
```
6. 寻找轮廓并绘制:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)
```
完整代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('belt.jpg', 0)
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意:在运行以上代码时,请确保已经安装了Python OpenCV库和NumPy库。