用python定义一个方法来代替canny算子
时间: 2023-05-22 20:03:41 浏览: 42
可以使用OpenCV库中的Canny方法来实现边缘检测,以下是使用Python定义的等效代码:
import cv2
def canny_edge_detection(image, low_threshold, high_threshold):
return cv2.Canny(image, low_threshold, high_threshold)
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用python写一个函数代替canny算子
可以使用Python的OpenCV库中的Canny函数来代替Canny算子,以下是示例代码:
```python
import cv2
def canny_img(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
return edges
```
这个函数将一张图像作为输入并返回一个包含图像边缘的图片。
用python写一个局部阈值改进Canny算子的程序
以下是一个使用Python实现了局部阈值改进Canny算法的示例程序:
```python
import cv2
import numpy as np
def local_threshold_canny(image, kernel_size=5, sigma=1, low_thresh=20, high_thresh=50):
# 高斯滤波
gaussian = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), sigma)
# 计算局部阈值
adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(gaussian, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gaussian, low_thresh, high_thresh)
# 合并边缘
edges = cv2.bitwise_and(edges, adaptive_thresh)
return edges
# 读取图像
image = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 应用局部阈值改进Canny算法
canny = local_threshold_canny(image)
# 显示结果
cv2.imshow('Canny', canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例程序中,我们首先对输入图像进行高斯滤波,然后使用`cv2.adaptiveThreshold()`函数计算每个像素的局部阈值。接下来,我们使用`cv2.Canny()`函数进行Canny边缘检测,并使用`cv2.bitwise_and()`函数将Canny边缘检测结果和局部阈值结果进行合并。最后,我们将结果显示出来。