python opencv canny边缘检测

Canny边缘检测是一种常用的图像边缘检测方法，可以使用OpenCV中的cv2.Canny()函数实现。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 显示结果
cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中，首先使用cv2.imread()函数读取图像，然后使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图像。接着使用cv2.GaussianBlur()函数进行高斯滤波，去除图像中的噪声。最后使用cv2.Canny()函数进行Canny边缘检测，得到边缘图像。最后使用cv2.imshow()函数显示结果。

相关问题

python opencv canny边缘检测代码

以下是 Python 使用 OpenCV 实现 Canny 边缘检测的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入图片
img = cv2.imread("image.jpg")

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯模糊，平滑图像
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)

# Canny 边缘检测
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)

# 显示结果
cv2.imshow("Canny Edges", edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，首先我们读入了图片，然后将其转换为灰度图，再进行高斯模糊，最后使用 OpenCV 函数 `cv2.Canny()` 实现 Canny 边缘检测。

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：

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像：

img = cv2.imread('belt.jpg', 0)

3. 应用高斯滤波器平滑图像：

blur = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)

4. 应用Canny边缘检测算法：

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

5. 对图像进行形态学操作：

kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)

6. 寻找轮廓并绘制：

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：

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。