cv2.Canny（）参数

cv2.Canny()是OpenCV库中的一个方法，用于将输入的原始图像转换为边缘图像[^1]。它有以下参数：

1. image：array格式的输入图像。
2. threshold1和threshold2：分别是我们的下界阈值和上界阈值。这两个阈值用于控制边缘检测的敏感度。边缘像素的梯度值高于threshold2被认为是强边缘，低于threshold1被认为是弱边缘，介于两者之间的像素值被认为是可能的边缘。
3. edges（可选）：输出的边缘图像。
4. apertureSize（可选）：用于查找图像梯度的Sobel核的大小，默认为3。
5. L2gradient（可选）：指定了求梯度幅值的公式，是一个布尔型变量，默认为False。当它为True时，使用L2范数计算梯度幅值，否则使用L1范数。

以下是一个示例代码，演示了如何使用cv2.Canny()方法进行边缘检测：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

def canny_detect(image_path, show=True):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, 0)
    
    # 获取结果
    edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
    
    if show:
        # 绘制原图
        plt.subplot(121)
        plt.imshow(image, cmap='gray')
        plt.title('Original Image')
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
        
        # 绘制边缘图
        plt.subplot(122)
        plt.imshow(edges, cmap='gray')
        plt.title('Edge Image')
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
        
        plt.show()
    
    return edges

canny_detect('images/2.jpeg')

这段代码会读取名为'images/2.jpeg'的图像，并将其转换为边缘图像。最后，它会显示原始图像和边缘图像。