cv2.Canny参数
时间: 2023-02-16 18:43:55 浏览: 36
cv2.Canny() 是一个用于边缘检测的函数,它需要三个参数:
1. image - 要进行边缘检测的图像,一般是灰度图像。
2. threshold1 - 滞后阈值。这是第一个阈值,如果一个像素的梯度大于它,就将其认为是边缘。
3. threshold2 - 主阈值。这是第二个阈值,如果一个像素的梯度大于它并且与第一个阈值相连,则将其认为是边缘。
可选参数:
4. apertureSize - Sobel算子的大小,默认值为3。
5. L2gradient - 布尔值,表示是否使用L2范数计算梯度。默认为False,使用L1范数。
cv2.Canny() 返回一个二值图像,其中边缘被标记为255,其余部分为0。
相关问题
Cv2.Canny参数
cv2.Canny()是一个用于边缘检测的函数。它的参数如下:
1. `image`:输入图像。
2. `threshold1`:第一个阈值,用于确定强边缘。
3. `threshold2`:第二个阈值,用于确定弱边缘。
4. `apertureSize`:Sobel算子的大小,默认为3。
5. `L2gradient`:一个布尔值,表示计算梯度幅值时是否使用L2范数,默认为False。
例如:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
```
这将使用阈值100和200对图像进行边缘检测,得到边缘图像`edges`。
cv2.canny参数
cv2.canny() 是 OpenCV 库中用于边缘检测的函数。它采用两个参数:
1. image:需要进行边缘检测的输入图像。
2. threshold1 和 threshold2:两个阈值,表示边缘检测时使用的梯度值的下限和上限。如果一个像素的梯度值大于 threshold2,则被认为是强边缘;如果一个像素的梯度值小于 threshold1,则被认为是非边缘;如果一个像素的梯度值在两个阈值之间,则只有它与强边缘相连的时候才会被认为是边缘,否则被认为是非边缘。
除了这两个必填参数外,还可以添加两个可选参数:
3. apertureSize:表示 Sobel 算子的大小,默认值为 3。
4. L2gradient:一个布尔值,用于指定使用 L2 范数计算梯度值(True)或使用 L1 范数计算梯度值(False),默认值为 False。