用python写一个opencv用边缘检测计算图片像素点值的程序

好的，这个问题可以回答。以下是示例代码：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

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

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

# 计算像素点总数
total_pixels = edges.shape[0] * edges.shape[1]

# 计算边缘点数
edge_pixels = cv2.countNonZero(edges)

# 计算像素点值
pixel_value = edge_pixels / total_pixels

print('像素点值为：', pixel_value)

这个程序使用OpenCV库实现边缘检测，然后计算图像中边缘点的数目，并与总像素点数相除得到像素点的值。

相关问题

用python，利用opencv，写一个轮廓的角点检测程序

在Python中，我们可以使用OpenCV库来进行图像处理，包括轮廓检测。轮廓是二进制图像中的边缘像素集合，可以用来识别物体的边界。下面是一个简单的示例，展示如何使用OpenCV的`findContours()`函数以及`approxPolyDP()`和`minAreaRect()`来检测并提取轮廓的角点：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('your_image.jpg', 0)  # 0表示灰度图像
if image is None:
    print("无法打开图片")
else:
    # 转换为二值图像便于轮廓检测
    _, thresholded = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 找到轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for contour in contours:
        # 提取轮廓的最小外接矩形
        rect = cv2.minAreaRect(contour)
        
        # 计算并绘制角度（四边形的角）
        box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))
        angle = ((box[0] - box[1]) ** 2 + (box[1] - box[2])**2) / (2 * abs(box[0] - box[2]))

        if len(box) == 4:  # 如果四边形
            corner_points = [(box[i][0], box[i][1]) for i in [0, 2]]
            cv2.line(image, corner_points[0], corner_points[1], color=(0, 0, 255), thickness=2)

            # 计算并打印角点
            angles = sorted([angle, 90-angle])
            print(f"角点角度: {angles}")

    cv2.imshow('Image with Corner Points', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

这个程序首先将输入图像转换为二值，然后找到所有的轮廓，并计算每个轮廓的最小外接矩形。接着，它找出四边形的角点，并计算它们之间的角度。

python opencv已有Canny边缘检测结果，将边缘所包围区域内像素值设为白色像素点，并在窗口中显示处理完成后的图像

可以使用cv2.fillPoly()函数将边缘所包围区域内的像素点设为白色像素点并显示图像。具体的实现方法可以参考以下代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

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

# 找到边缘所包围的区域
_, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 将区域内的像素点设为白色像素点
cv2.fillPoly(img, pts=contours, color=(255, 255, 255))

# 显示处理后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

当然，以上代码只是一个简单的示例，具体的实现方法可能因图像格式或边缘检测结果等因素而略有不同。但是通过此示例，您可以了解到如何实现您所需的功能。