can_img = cv2.Canny(img, 50, 150, 5)函数返回参数
时间: 2024-03-04 08:53:31 浏览: 22
在 Python 中,`cv2.Canny()` 函数返回一个二值化的图像,用于表示检测到的边缘。该函数的返回值如下:
```python
can_img = cv2.Canny(img, threshold1, threshold2, apertureSize, L2gradient)
```
其中,`can_img` 表示返回的二值化图像,类型为 `numpy.ndarray`,即一个 NumPy 数组。二值化图像中,像素值为 0 的表示非边缘,像素值为 255 的表示边缘。如果需要显示返回的边缘图像,可以使用 `cv2.imshow()` 函数进行显示。
需要注意的是,`cv2.Canny()` 函数的返回值只能在函数内部使用,如果需要在函数外部使用,需要将其赋值给一个变量。例如,下面的代码将图像进行边缘检测,并将检测到的边缘图像保存到本地:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
can_img = cv2.Canny(img, 50, 150, 5)
cv2.imwrite('edges.jpg', can_img)
```
在这个例子中,函数 `cv2.imread()` 用于读取一张灰度图像,并将其存储在变量 `img` 中。接下来,函数 `cv2.Canny()` 用于对图像进行边缘检测,并将检测到的边缘图像存储在变量 `can_img` 中。最后,函数 `cv2.imwrite()` 用于将边缘图像保存到本地文件 `edges.jpg` 中。
相关问题
can_img = cv2.Canny(img, 50, 150, 5)
这是 OpenCV(一个计算机视觉库)中的一个函数,用于图像边缘检测。其中,`img` 是一个输入图像,`50` 和 `150` 是边缘检测算法中的两个阈值,`5` 是使用 Sobel 算子时的卷积核大小。
Canny 边缘检测算法是一种非常经典的图像处理算法,它可以检测出图像中的边缘,并在一定程度上抑制噪声。Canny 边缘检测算法的基本步骤包括:
1. 去噪声:使用高斯滤波器平滑图像,去除噪声干扰。
2. 计算梯度:使用 Sobel 算子计算图像在水平和垂直方向上的梯度。
3. 非极大值抑制:在梯度方向上,保留局部极大值,抑制非极大值点。
4. 双阈值检测:根据两个阈值,将边缘点分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。
5. 边缘连接:将弱边缘连接到强边缘上,得到完整的边缘。
Canny 边缘检测算法在很多图像处理任务中都有广泛的应用,例如目标检测、图像分割、人脸识别等。
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt titles = ['horse', 'bed', 'clock', 'apple', 'cat', 'plane', 'television', 'dog', 'dolphin', 'spider'] plt.figure(figsize=(18, 18)) original_img = plt.imread(f'real_or_drawing/train_data/0/0.bmp') plt.subplot(1, 5, 1) no_axis_show(original_img, title='original') gray_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) plt.subplot(1, 5, 2) no_axis_show(gray_img, title='gray scale', cmap='gray') gray_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) plt.subplot(1, 5, 2) no_axis_show(gray_img, title='gray scale', cmap='gray') canny_50100 = cv2.Canny(gray_img, 50, 100) plt.subplot(1, 5, 3) no_axis_show(canny_50100, title='Canny(50, 100)', cmap='gray') canny_150200 = cv2.Canny(gray_img, 150, 200) plt.subplot(1, 5, 4) no_axis_show(canny_150200, title='Canny(150, 200)', cmap='gray') canny_250300 = cv2.Canny(gray_img, 250, 300) plt.subplot(1, 5, 5) no_axis_show(canny_250300, title='Canny(250, 300)', cmap='gray')
这段代码是用 Python 中的 OpenCV 和 matplotlib 库来展示不同参数下的 Canny 边缘检测效果。具体来说,代码首先读取了一个图像文件(在这里是 'real_or_drawing/train_data/0/0.bmp'),然后将其转换为灰度图像。接着,分别对灰度图像使用了不同的 Canny 边缘检测参数(50, 100)、(150, 200)、(250, 300),并将结果展示在一个 1 行 5 列的子图中。最后使用了一个 no_axis_show() 函数来去掉子图中的坐标轴,并为每个子图设置了对应的标题。