利用二值化图片进行边缘检测

边缘检测是图像处理中的一种基本操作，可以用于很多应用，如图像分割、物体检测和识别等。二值化图片边缘检测是其中的一种方法，以下是一个简单的实现方法：

1. 将原始图片进行二值化处理，得到一个二值化图片。

2. 对于每个像素点，计算其周围8个像素点的灰度值差异，若差异超过某个阈值，则认为该像素点是边缘点，否则不是。

3. 将所有边缘点标注出来，形成一个边缘图像。

4. 可以使用一些形态学操作来进一步优化边缘图像，如膨胀和腐蚀等。

以下是一个Python代码示例，实现二值化图片边缘检测：

import cv2

# 读入原始图片并进行二值化处理
img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 计算边缘点
edges = cv2.Canny(binary, 50, 150)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Binary', binary)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例中，我们使用cv2.Canny函数来计算边缘点，其中50和150分别表示高低阈值。通过调整这两个参数，可以得到不同的边缘检测效果。