用python写出边缘检测代码
时间: 2023-11-13 21:51:48 浏览: 26
以下是使用Python和OpenCV库实现边缘检测的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Canny边缘检测算法
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 显示边缘检测结果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们使用cv2.imread函数读取图像。然后,将图像转换为灰度图像,以便更容易检测边缘。我们使用cv2.Canny函数执行Canny边缘检测算法,并将结果存储在edges变量中。最后,我们使用cv2.imshow函数显示边缘检测结果。
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用python写出美颜代码
以下是一个基于 Python 的美颜代码,它使用了 OpenCV 库和美颜算法:
```python
import cv2
def beauty(image):
# 美颜算法
smooth = cv2.bilateralFilter(image, 15, 75, 75)
edges = cv2.Canny(image, 50, 150)
result = cv2.bitwise_and(smooth, smooth, mask=edges)
return result
# 读取图片
img = cv2.imread('example.jpg')
# 美颜处理
result = beauty(img)
# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Beauty', result)
cv2.waitKey(0)
```
该代码首先读取名为 'example.jpg' 的图像,然后应用美颜算法,并将结果展示出来。美颜算法使用双边滤波器和边缘检测来平滑图像并保留细节,最后通过按位与运算将平滑图像和边缘图像合并。
给出用Python写的霍夫变换代码
以下是用Python实现霍夫变换的代码示例:
```python
import numpy as np
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('hough_input.jpg')
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
# 进行霍夫变换
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)
# 绘制检测到的线条
if lines is not None:
for rho,theta in lines[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))
cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)
# 显示结果
cv2.imshow('Hough Transform', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们首先读取一张图像,并将其转换为灰度图像。然后,我们使用Canny边缘检测算法,生成一张边缘图像。接下来,我们使用`cv2.HoughLines()`函数进行霍夫变换,检测出图像中的直线。最后,我们将检测到的直线绘制在图像上,并显示结果。