edges = cv2.Canny(img, threshold1=30, threshold2=100) cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0)

这段代码是使用OpenCV库中的Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘，并将结果显示在名为"Edges"的窗口中。其中，threshold1和threshold2是Canny算法中的两个阈值参数，用于控制边缘检测的敏感度。cv2.imshow()函数用于显示图像，cv2.waitKey(0)函数用于等待用户按下任意键后关闭窗口。

相关问题

cv2.Canny()：边缘检测的用法

cv2.Canny() 是 OpenCV 库中用于边缘检测的函数。它可以帮助我们找到图像中的边缘，并对其进行高亮显示。

函数的语法如下：

edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2, apertureSize, L2gradient)

参数说明：
- `image`：输入图像，通常为灰度图像。
- `threshold1`：第一个阈值，用于边缘强度的梯度值低于此阈值时将被认为不是边缘。
- `threshold2`：第二个阈值，用于边缘强度的梯度值高于此阈值时将被认为是边缘。
- `apertureSize`：Sobel 算子的孔径大小，默认为 3。
- `L2gradient`：一个布尔值，指定计算梯度幅值的方法。如果为 True，则使用 L2 范数；如果为 False，则使用 L1 范数。默认为 False。

函数返回一个包含边缘信息的二进制图像，其中边缘点被设置为白色，非边缘点被设置为黑色。

示例代码：

import cv2

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

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

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

这是一个简单的示例，展示了如何使用 cv2.Canny() 函数进行边缘检测。你可以根据实际需求调整阈值和其他参数来获取更好的结果。

% 读取图像文件 img = imread('image.jpg'); % 图像预处理 img = imresize(img, 0.5); % 缩小图像尺寸，加快处理速度 img = imgaussfilt(img, 3); % 高斯滤波平滑图像 img = imadjust(img, [0.2, 0.8], []); % 对比度增强 % 提取车道线 edges = edge(rgb2gray(img),'Canny'); [H,theta,rho] = hough(edges); P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); lines = houghlines(edges,theta,rho,P,'FillGap',20,'MinLength',100); % 计算车辆与车道线的距离 src = [lines(1).point1; lines(1).point2; lines(2).point1; lines(2).point2]; dst = [0,0; 3.7,0; 3.7,1.3; 0,1.3]; tform = fitgeotrans(src,dst,'projective'); road = imwarp(img,tform); lane = road(1:round(size(road,1)/2),:,:); gray_lane = rgb2gray(lane); % 去除噪声 gray_lane = wiener2(gray_lane, [5, 5]); % 对比度增强 gray_lane = imadjust(gray_lane, [0.2, 0.8], []); % 边缘检测 edges_lane = edge(gray_lane,'Canny'); % 计算车辆与车道线的距离 d = mean(nonzeros(edges_lane(:,round(size(edges_lane,2)/2)))); % 显示结果 imshow(img); hold on; plot([lines(1).point1(1), lines(1).point2(1)], [lines(1).point1(2), lines(1).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); plot([lines(2).point1(1), lines(2).point2(1)], [lines(2).point1(2), lines(2).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); text(10, 20, ['Distance: ', num2str(d), ' pixels'], 'Color', 'red', 'FontSize', 14); hold off;对该代码进行优化使得其d值可以计算正确

该代码存在一个问题，即计算车辆与车道线的距离时，使用的是垂直于车辆方向的一列像素进行计算，这种计算方式可能会导致误差增大，因为车道线可能会存在一定的曲率。为了更准确地计算车辆与车道线的距离，可以修改代码如下：

% 读取图像文件
img = imread('image.jpg');

% 图像预处理
img = imresize(img, 0.5); % 缩小图像尺寸，加快处理速度
img = imgaussfilt(img, 3); % 高斯滤波平滑图像
img = imadjust(img, [0.2, 0.8], []); % 对比度增强

% 提取车道线
edges = edge(rgb2gray(img),'Canny');
[H,theta,rho] = hough(edges);
P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
lines = houghlines(edges,theta,rho,P,'FillGap',20,'MinLength',100);

% 计算车辆与车道线的距离
x = 0:size(edges,2);
y1 = (lines(1).rho-x*cos(lines(1).theta))/sin(lines(1).theta);
y2 = (lines(2).rho-x*cos(lines(2).theta))/sin(lines(2).theta);
d = mean(abs(y1-y2));

% 显示结果
imshow(img); hold on;
plot([lines(1).point1(1), lines(1).point2(1)], [lines(1).point1(2), lines(1).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
plot([lines(2).point1(1), lines(2).point2(1)], [lines(2).point1(2), lines(2).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
text(10, 20, ['Distance: ', num2str(d), ' pixels'], 'Color', 'red', 'FontSize', 14);
hold off;

这里使用了车道线的极坐标方程来计算车道线上任意一点的坐标，然后计算两条车道线上对应点的距离的平均值作为车辆与车道线的距离。这种计算方式更加准确，可以提高计算结果的精度。