canny算子pycharm实现
时间: 2023-12-06 13:03:33 浏览: 33
以下是使用OpenCV实现Canny算子的简单示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 高斯平滑滤波
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
# Canny算子边缘检测
edges = cv2.Canny(img_blur, 100, 200)
# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Blurred Image', img_blur)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,首先使用`cv2.imread()`函数读取图像,参数`0`表示将图像转换为灰度图像。然后使用`cv2.GaussianBlur()`函数对图像进行高斯平滑滤波,以减少噪声的影响。接着使用`cv2.Canny()`函数进行边缘检测,其中参数`100`和`200`分别表示低阈值和高阈值。最后使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像、平滑图像和边缘图像,并使用`cv2.waitKey()`函数等待按键输入,最后使用`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭所有窗口。
注意:在PyCharm中使用OpenCV库时,需要先安装OpenCV库,可以在PyCharm中使用以下命令安装:
```
pip install opencv-python
```
相关问题
Canny算子python实现
可以使用OpenCV库来实现Canny算子的Python代码,下面是一个示例:
```
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 显示处理后图像
cv2.imshow('Canny', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码通过OpenCV库实现了Canny算子的Python代码,将指定图像转换为灰度图后,使用Canny函数进行边缘检测,并将结果显示在屏幕上。
canny算子matlab实现
以下是使用Matlab实现canny算子的代码:
```matlab
function edgeImg = cannyEdgeDetection(img, sigma, lowThresh, highThresh)
% img: 输入的灰度图像
% sigma: 高斯滤波的标准差
% lowThresh, highThresh: 非极大值抑制和双阈值检测的阈值
% 高斯滤波
G = fspecial('gaussian', [5 5], sigma);
img_smooth = imfilter(img, G, 'same');
% 计算梯度幅值和方向
Gx = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
Gy = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
grad_x = imfilter(double(img_smooth), Gx);
grad_y = imfilter(double(img_smooth), Gy);
grad_mag = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);
grad_dir = atan2(grad_y, grad_x);
% 非极大值抑制
grad_mag_pad = padarray(grad_mag, [1 1], 0, 'both');
grad_dir_pad = padarray(grad_dir, [1 1], 0, 'both');
edgeImg = zeros(size(img));
for i = 2:size(grad_mag_pad, 1)-1
for j = 2:size(grad_mag_pad, 2)-1
if grad_dir_pad(i, j) >= -pi/8 && grad_dir_pad(i, j) < pi/8
if grad_mag_pad(i, j) > grad_mag_pad(i, j-1) && grad_mag_pad(i, j) > grad_mag_pad(i, j+1)
edgeImg(i-1, j-1) = grad_mag_pad(i, j);
end
elseif grad_dir_pad(i, j) >= pi/8 && grad_dir_pad(i, j) < 3*pi/8
if grad_mag_pad(i, j) > grad_mag_pad(i-1, j+1) && grad_mag_pad(i, j) > grad_mag_pad(i+1, j-1)
edgeImg(i-1, j-1) = grad_mag_pad(i, j);
end
elseif grad_dir_pad(i, j) >= -3*pi/8 && grad_dir_pad(i, j) < -pi/8
if grad_mag_pad(i, j) > grad_mag_pad(i-1, j-1) && grad_mag_pad(i, j) > grad_mag_pad(i+1, j+1)
edgeImg(i-1, j-1) = grad_mag_pad(i, j);
end
else
if grad_mag_pad(i, j) > grad_mag_pad(i-1, j) && grad_mag_pad(i, j) > grad_mag_pad(i+1, j)
edgeImg(i-1, j-1) = grad_mag_pad(i, j);
end
end
end
end
% 双阈值检测
highThresh = max(max(edgeImg)) * highThresh;
lowThresh = highThresh * lowThresh;
edgeImg(edgeImg < lowThresh) = 0;
edgeImg(edgeImg >= highThresh) = 1;
for i = 2:size(edgeImg, 1)-1
for j = 2:size(edgeImg, 2)-1
if edgeImg(i, j) == 1 && ...
(edgeImg(i-1, j-1)==0 || edgeImg(i-1, j)==0 || edgeImg(i-1, j+1)==0 || ...
edgeImg(i, j-1)==0 || edgeImg(i, j+1)==0 || ...
edgeImg(i+1, j-1)==0 || edgeImg(i+1, j)==0 || edgeImg(i+1, j+1)==0)
edgeImg(i, j) = 0;
end
end
end
end
```
使用方法如下:
```matlab
img = imread('test.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);
edgeImg = cannyEdgeDetection(img_gray, 1.4, 0.1, 0.3);
imshow(edgeImg);
```
其中,sigma为高斯滤波的标准差,lowThresh和highThresh为双阈值检测的阈值,可以根据实际情况调整。
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