python opencv已有Canny边缘检测结果,将边缘所包围区域内像素值设为白色像素点,并在窗口中显示处理完成后的图像
时间: 2023-06-05 13:04:10 浏览: 58
可以使用cv2.fillPoly()函数将边缘所包围区域内的像素点设为白色像素点并显示图像。具体的实现方法可以参考以下代码:
```
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
# 找到边缘所包围的区域
_, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 将区域内的像素点设为白色像素点
cv2.fillPoly(img, pts=contours, color=(255, 255, 255))
# 显示处理后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
当然,以上代码只是一个简单的示例,具体的实现方法可能因图像格式或边缘检测结果等因素而略有不同。但是通过此示例,您可以了解到如何实现您所需的功能。
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用python写一个opencv用边缘检测计算图片像素点值的程序
好的,这个问题可以回答。以下是示例代码:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 计算像素点总数
total_pixels = edges.shape[0] * edges.shape[1]
# 计算边缘点数
edge_pixels = cv2.countNonZero(edges)
# 计算像素点值
pixel_value = edge_pixels / total_pixels
print('像素点值为:', pixel_value)
```
这个程序使用OpenCV库实现边缘检测,然后计算图像中边缘点的数目,并与总像素点数相除得到像素点的值。
opencv的canny算子边缘检测
以下是使用OpenCV实现Canny边缘检测的步骤:
1. 读取图像并将其转换为灰度图像
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
2. 使用高斯滤波器平滑图像,以减少噪声
```python
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
```
3. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向
```python
edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)
```
其中,第一个参数是输入图像,第二个参数是阈值1,第三个参数是阈值2。阈值1和阈值2用于控制边缘的强度,只有当像素的梯度大于阈值2时,才被认为是真正的边缘;当像素的梯度小于阈值1时,被认为是非边缘;当像素的梯度在阈值1和阈值2之间时,只有当与真正的边缘相连时,才被认为是边缘。
4. 应用非极大值抑制,以消除边缘检测带来的杂散响应
```python
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
```
5. 对每个像素进行检查,看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
```
以上就是使用OpenCV实现Canny边缘检测的完整步骤。