edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

时间: 2024-04-10 07:29:59 浏览: 205
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用canny获得图像的边缘

这是一个使用 OpenCV 库中的 Canny 边缘检测函数的示例代码。Canny 函数用于检测图像中的边缘。在这个示例中，`gray` 是输入图像的灰度版本。函数的第二个参数是低阈值，第三个参数是高阈值。边缘强度低于低阈值的像素将被丢弃，边缘强度高于高阈值的像素将被保留。`apertureSize` 参数指定用于计算梯度的 Sobel 算子的孔径大小。
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基于opencv的vc边缘提取程序（CANNY）

此程序可以打开任意格式的图像，并对其进行处理，希望能对大家有所帮助。
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canny edge detection

Projects leading up to and including canny edge detection and sieve closest-point algorithm.

edges = cv2.Canny(gray, low_threshold, high_threshold)的用法

cv2.Canny() 是 OpenCV（Computer Vision Library）中的一个函数，用于在图像处理中应用Canny边缘检测算法。这个函数在计算机视觉中非常常见，用于从灰度图像中找到边缘。参数解释如下： 1. gray: 这是输入的...

import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('user.jpg') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # 噪声去除 blur = cv2.GaussianBlur(edges, (3, 3), 0) # 显示图像 cv2.imshow('image', blur) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

3. 边缘检测，使用cv2.Canny()函数对灰度图像进行边缘检测，得到边缘检测结果，存储在edges中。 4. 噪声去除，使用cv2.GaussianBlur()函数对边缘检测结果进行高斯模糊处理，去除噪声，得到最终的预处理结果，存储在...

解释一下这段代码 def canny_edge_detection(image,sigma=0.33): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) median = np.median(gray) lower = int(max(0, (1.0 - sigma) * median)) upper = int(min(255, (1.0 + sigma) * median)) edges = cv2.Canny(gray, lower, upper) return edges

这段代码是实现Canny边缘检测的代码。首先，将输入图像转换为灰度图像。然后通过计算像素点的梯度来检测边缘。sigma参数用于控制边缘检测的程度，通过计算图像中像素点灰度的中位数，再根据sigma计算low和high阈值，...

low_threshold = 50 high_threshold = 150 edges = cv2.Canny(blur_gray, low_threshold, high_threshold)

具体来说，Canny边缘检测是一种广泛应用于计算机视觉领域的边缘检测算法，其主要思想是先对图像进行高斯模糊处理，然后计算图像中每个像素的梯度幅值和方向，根据梯度幅值来判断像素是否为边缘点，并根据高低阈值来...

import cv2 import numpy as np def CannyThreshold(lowThreshold): detected_edges = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0) detected_edges = cv2.Canny(detected_edges,lowThreshold,lowThreshold*ratio,apertureSize = kernel_size) dst = cv2.bitwise_and(img,img,mask = detected_edges) # just add some colours to edges from original image. cv2.imshow('canny demo',dst) lowThreshold = 0 max_lowThreshold = 300 #最大阈值 ratio = 3 kernel_size = 3 #img = cv2.imread('AAA.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #注释此行图片不灰度化 img = cv2.imread("D:\xiao.jpg") #注释此行上行代码不注释图片灰度化 gray = cv2.imread("D:\xiao.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.namedWindow('canny demo') cv2.createTrackbar('Min threshold','canny demo',lowThreshold, max_lowThreshold, CannyThreshold) CannyThreshold(0) # initialization if cv2.waitKey(0) == 27: cv2.destroyAllWindows()

这段代码是使用OpenCV库进行Canny边缘检测的操作，并且使用了滑动条来调节最小阈值。其中，首先对输入的图像进行了高斯模糊处理，然后使用Canny函数进行边缘检测，最后使用bitwise_and函数将原图像和检测出的边缘...

AttributeError Traceback (most recent call last) Input In [7], in <cell line: 11>() 8 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) 10 # 使用霍夫变换检测表格的水平和垂直线条 ---> 11 lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, cv2.PI / 180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10) 13 # 使用线条交点检测算法找到表格的所有交点，并将其保存到一个列表中 14 points = [] AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'PI'

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 使用霍夫变换检测表格的水平和垂直线条 lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, math.pi / 180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10) # 使用线条交点检测算法...

请解释这段代码：import cv2 import numpy as np # 读取图片并转换为灰度图像 img = cv2.imread("terrain.png") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) edges = cv2.Canny(blur, 100, 200) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 0.3) # 展示结果 cv2.imshow("Contours", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2是OpenCV库的Python接口，可以帮助我们进行计算机视觉的开发，如图像处理、目标检测等。numpy是Python中非常常用的科学计算库，它提供了高效的数组、矩阵、数值计算工具等，可以方便地进行数值计算和统计分析等...

img = cv2.imread('../maze3.png') # 灰度化、阈值分割、边缘检测 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) edges = cv2.Canny(thresh, 50, 150, apertureSize=3) # 霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 100) # 绘制直线 if lines is not None and len(lines) > 0: for line in lines: rho, theta = line[0] a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a * rho y0 = b * rho x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) y1 = int(y0 + 1000 * (a)) x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) y2 = int(y0 - 1000 * (a)) # 判断直线是否在黑色区域内 if thresh[y1, x1] == 0 and thresh[y2, x2] == 0: cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), 2)

错误信息提示说 IndexError: index -1000 is out of bounds for axis 1 with size 588，说明在使用 thresh[y1, x1] 和 thresh[y2, x2] 进行判断时，出现了数组越界的问题，即坐标值超过了 thresh 数组的范围。...

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 100, 150) threshold=150 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, threshold) while True: if len(lines)<2 : threshold=threshold-25 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, threshold) if len(lines)>2 : threshold = threshold + 20 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold) if len(lines)==2: break for line in lines: rho = line[0][0] theta = line[0][1] a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a * rho y0 = b * rho x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) y1 = int(y0 + 1000 * (a)) x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) y2 = int(y0 - 1000 * (a)) print(x1,x2,y1,y2) cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

具体来说，cv2.cvtColor()函数将原始图像转换为灰度图像，cv2.Canny()函数使用Canny算法进行边缘检测，cv2.HoughLines()函数使用Hough变换检测直线。while循环用于不断调整阈值，直到检测到2条直线为止。for循环遍历...

import cv2 import glob import numpy as np imgs = glob.glob("maze.png") res, L, N = [], 256, 5 for i in imgs: img = cv2.imread(i) img = cv2.resize(img, (512, 512)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2) # edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50: cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3) res.append(cv2.resize(img, (L, L))) resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8) for i, img in enumerate(res): row, col = i // N, i % N x, y = col * L, row * L resImg[y:y + L, x:x + L] = img cv2.imshow("", resImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

6. 使用cv2.Canny函数进行边缘检测，再次使用cv2.findContours函数找到图像中的所有轮廓。 7. 对于每个轮廓，使用cv2.minAreaRect函数获取其最小外接矩形，并判断其长宽比是否在一定范围内，如果满足条件，则在轮廓...

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)这其中的参数是什么意思要怎么修改

cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) - image：输入的图像，可以是任意类型的单通道图像； - threshold1：第一个阈值，用于边缘连接时的最低阈值； - ...

edges = cv2.Canny(gray_blur, 200, 1500, apertureSize = 5)

这段代码使用OpenCV的函数cv2.Canny()来检测图像中的边缘。具体来说，它输入一个灰度图像gray_blur和两个阈值参数（lower_threshold和upper_threshold），然后使用Canny算法进行边缘检测并将结果存储在edges中。...

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)参数详解

函数cv2.Canny()是OpenCV库中用于进行边缘检测的函数。它有三个参数：输入图像、阈值1和阈值2。其中，输入图像是需要进行边缘检测的图像，阈值1和阈值2是用来控制边缘检测的精度和召回率的。 具体来说，阈值1和阈值...

edges = cv2.Canny(gray, 200, 250,apertureSize = 4) 为什么报错

如果您在使用 OpenCV 函数 cv2.Canny 时遇到错误，可能是由于以下原因： 1. 参数类型错误：确保图像的类型是 8 位单通道图像（例如灰度图），同时确保其他参数的类型与函数要求的类型相符。 2. 参数范围错误：...

edges = cv2.Canny(gray_mask, 50, 150)

这段代码使用了OpenCV的Canny函数来进行边缘检测。...在这里，gray_mask是输入图像，50和150分别是低阈值和高阈值。这个函数的输出是一个二进制图像，其中像素值为255的点表示边缘，像素值为0的点表示非边缘。

import cv2 import numpy as np # 加载图像 img = cv2.imread('color_blind_road_2.png') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 直线检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10) for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) # 阈值分割 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY) thresh = cv2.medianBlur(thresh, 5) # 彩色连续性空间分割 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, v = cv2.split(hsv) mask = cv2.inRange(h, 0, 20) | cv2.inRange(h, 160, 180) mask = cv2.bitwise_and(thresh, mask) # 纹理分割 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) texture = cv2.Canny(gray, 100, 200, apertureSize=3) texture = cv2.dilate(texture, None, iterations=3) texture = cv2.erode(texture, None, iterations=3) texture = cv2.bitwise_and(thresh, texture) # 显示结果 cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.imshow('color', mask) cv2.imshow('texture', texture) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进代码

edges = cv2.Canny(img, threshold1, threshold2, apertureSize=apertureSize) return edges def line_detection(img, edges, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10): """直线检测""" lines = cv2....
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