def canny_filter(img): blurred_img = cv2.blur(img, ksize=(5, 5)) med_val = np.median(blurred_img) low_thres = int(max(0, 0.5 * med_val)) high_thres = int(min(255, 2.0 * med_val)) print("l: " + str(low_thres) + " h: " + str(high_thres) + " med: " + str(med_val)) edges = cv2.Canny(img, low_thres, high_thres) return edges 解释这段代码

这段代码是一个简单的 Canny 边缘检测算法实现。下面是对代码的解释：

1. `blurred_img = cv2.blur(img, ksize=(5, 5))`：这一行使用了 OpenCV 库中的 `blur` 函数，对输入的图像 `img` 进行模糊处理。使用了一个 5x5 的卷积核对图像进行均值滤波，以减少噪声的影响。

2. `med_val = np.median(blurred_img)`：这一行计算模糊后图像的中值（median value），用于后续计算阈值。

3. `low_thres = int(max(0, 0.5 * med_val))` 和 `high_thres = int(min(255, 2.0 * med_val))`：这两行计算 Canny 边缘检测算法的低阈值和高阈值。根据经验，低阈值通常为中值的一半，高阈值为中值的两倍。使用 `max` 和 `min` 函数确保阈值在 0 到 255 之间，同时将结果转换为整数。

4. `print("l: " + str(low_thres) + " h: " + str(high_thres) + " med: " + str(med_val))`：这一行打印出计算得到的低阈值、高阈值和中值，用于调试和观察。

5. `edges = cv2.Canny(img, low_thres, high_thres)`：这一行使用 OpenCV 库的 `Canny` 函数对图像进行边缘检测。它根据给定的低阈值和高阈值在图像上执行 Canny 算法，返回一个包含边缘信息的二值图像。

6. 最后，函数返回边缘检测得到的结果图像 `edges`。

总体来说，这段代码实现了一个简单的 Canny 边缘检测算法，用于找到图像中的边缘信息。通过模糊处理和阈值设定，可以过滤掉噪声并提取出明显的边缘。