python具体实现canny算子边缘检测 不使用canny函数

可以实现Canny边缘检测算法，步骤如下：

1. 对原图像进行灰度处理。
2. 对灰度图像进行高斯滤波，以减少噪声干扰。
3. 计算图像中每个像素的梯度幅值和梯度方向。
4. 非极大值抑制，即在梯度方向上找到局部极值点，并将非极大值点设为0。
5. 双阈值处理，将梯度幅值超过高阈值的像素点标记为强边缘，梯度幅值在低阈值和高阈值之间的像素点标记为弱边缘，在低阈值以下的像素点设为0。
6. 利用强边缘像素点的连通性，将弱边缘点连接到强边缘点形成完整的边缘。

不使用canny函数，可以手动实现以上步骤。

相关问题

canny算子边缘检测python

Canny算子是一种常用的边缘检测算法，可以在图像中找到边缘。在Python中，可以使用OpenCV库来实现Canny算子边缘检测。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

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

# 使用Canny算子进行边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

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

在代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取一张图像，将其转换为灰度图像。然后使用`cv2.Canny()`函数进行边缘检测，该函数有三个参数：输入图像、阈值1和阈值2。阈值1和阈值2用于控制边缘的强度，一般情况下，阈值1为较小值，阈值2为较大值。最后使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和边缘检测结果，并使用`cv2.waitKey()`和`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭窗口。

需要注意的是，Canny算子边缘检测的结果可能会受到图像质量、参数设置等因素的影响，因此需要根据实际情况进行调整。

Prewitt算子，Sobel算子，Laplacian算子，Canny算子边缘检测python代码

以下是基于 OpenCV 库实现的 Prewitt 算子、Sobel 算子、Laplacian 算子、Canny 算子边缘检测的 Python 代码：

import cv2
import numpy as np

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

# Prewitt算子
kernelx = np.array([[1, 1, 1], [0, 0, 0], [-1, -1, -1]], dtype=int)
kernely = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]], dtype=int)
img_prewittx = cv2.filter2D(img, -1, kernelx)
img_prewitty = cv2.filter2D(img, -1, kernely)
img_prewitt = img_prewittx + img_prewitty

# Sobel算子
img_sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
img_sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
img_sobel = img_sobelx + img_sobely

# Laplacian算子
img_laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)

# Canny算子
img_canny = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 显示图像
cv2.imshow('prewitt', img_prewitt)
cv2.imshow('sobel', img_sobel)
cv2.imshow('laplacian', img_laplacian)
cv2.imshow('canny', img_canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，Prewitt 算子和 Sobel 算子使用的是 `cv2.filter2D()` 函数，Laplacian 算子使用的是 `cv2.Laplacian()` 函数，Canny 算子使用的是 `cv2.Canny()` 函数。注意，Canny 算子需要指定两个阈值参数。