改进canny算法的python代码

以下是改进后的Canny算法Python代码：

import cv2
import numpy as np

def canny(image, sigma=0.33):
    # 计算灰度图像的中位数
    median = np.median(image)

    # 根据中位数计算低阈值和高阈值
    lower = int(max(0, (1.0 - sigma) * median))
    upper = int(min(255, (1.0 + sigma) * median))

    # 使用Canny算法进行边缘检测
    edges = cv2.Canny(image, lower, upper)

    return edges

改进的代码添加了一个参数sigma，该参数用于计算低阈值和高阈值。使用中位数计算低阈值和高阈值可以更好地适应不同的图像。

使用方法：

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用改进的Canny算法进行边缘检测
edges = canny(gray)

# 显示结果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，我们读取图像，将其转换为灰度图像，然后使用改进的Canny算法进行边缘检测。最后，我们显示结果。

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canny算法python代码

以下是基于Python OpenCV库实现Canny算法的代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 显示结果
cv2.imshow('Original image', img)
cv2.imshow('Canny edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取了一张名为'image.jpg'的图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用cv2.Canny()函数对图像进行边缘检测。该函数接受三个参数：输入图像、低阈值和高阈值。低阈值和高阈值用于控制边缘的灵敏度和准确度。最后，我们使用cv2.imshow()函数显示原始图像和检测到的边缘。

canny算法 python

Canny算法是一种经典的边缘检测算法，主要用于提取图像中的边缘信息。在Python中，可以使用OpenCV库中的cv2.Canny函数来实现Canny算法。

具体实现步骤如下：

1. 导入OpenCV库和numpy库

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像文件并转换为灰度图像

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 使用高斯滤波器对图像进行平滑处理

blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)

4. 根据Sobel算子计算图像的梯度值和方向

grad_x = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 1, 0, ksize=3)
grad_y = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 0, 1, ksize=3)
grad_abs_x = cv2.convertScaleAbs(grad_x)
grad_abs_y = cv2.convertScaleAbs(grad_y)
grad = cv2.addWeighted(grad_abs_x, 0.5, grad_abs_y, 0.5, 0)

5. 对梯度值进行非极大值抑制处理

rows, cols = grad.shape
for i in range(1, rows-1):
    for j in range(1, cols-1):
        if grad[i,j] == 0:
            grad[i,j] = 1e-6
        if grad[i,j] > grad[i-1,j] and grad[i,j] > grad[i+1,j]:
            if grad[i,j] > grad[i,j-1] and grad[i,j] > grad[i,j+1]:
                grad[i,j] = grad[i,j]
            else:
                grad[i,j] = 0
        else:
            grad[i,j] = 0

6. 进行双阈值处理，将梯度值分为强边缘、弱边缘和非边缘三类

thresh_low = 50
thresh_high = 150
strong_edges = np.zeros_like(grad)
strong_edges[grad > thresh_high] = 255
weak_edges = np.zeros_like(grad)
weak_edges[(grad >= thresh_low) & (grad <= thresh_high)] = 255

7. 对弱边缘进行连接处理，将其转化为强边缘

rows, cols = strong_edges.shape
for i in range(1, rows-1):
    for j in range(1, cols-1):
        if weak_edges[i,j] == 255:
            if strong_edges[i-1,j] == 255 or strong_edges[i+1,j] == 255 or strong_edges[i,j-1] == 255 or strong_edges[i,j+1] == 255:
                strong_edges[i,j] = 255
                weak_edges[i,j] = 0

最终得到的strong_edges即为Canny算法提取出来的图像边缘信息。