canny算子边缘提取python代码

以下是使用OpenCV库实现Canny算子边缘提取的Python代码：

import cv2

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

# 高斯滤波
img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 50, 150)

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

在代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取一张图片。然后使用`cv2.GaussianBlur()`函数对图片进行高斯滤波，这可以帮助去除噪点。接着使用`cv2.Canny()`函数对图片进行Canny边缘检测。最后使用`cv2.imshow()`函数将结果显示出来。

相关问题

cv2.canny算子边缘检测

cv2.Canny算子是OpenCV库中提供的一种边缘检测算法。它的原理是通过以下几个步骤来实现边缘检测：首先，将图像转换为灰度图像；然后，应用高斯滤波来去除图像中的噪声；接下来，计算图像的梯度和方向；然后，使用非极大值抑制来提取图像中的细线条；最后，使用双阈值跟踪来确定边界。具体的代码实现可以参考引用\[1\]中的示例代码。Canny算子是一种相对较完善的边缘检测算法，常用于图像处理领域。它在MATLAB和OpenCV等常用图像处理工具中都有内置的API。引用\[2\]中提到了Canny算子是目前理论上相对最完善的一种边缘检测算法。引用\[3\]中也提到了Canny算子是边缘检测算法中最常见的一种实现方式。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python实现Canny算子边缘检测算法](https://blog.csdn.net/feinifi/article/details/131019696)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [canny算子_Canny边缘检测算法](https://blog.csdn.net/weixin_39761195/article/details/110405483)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

采用Canny算子进行边缘提取，并调节参数

好的，关于 Canny 算子进行边缘提取，我们需要设置以下三个参数：

1. 高斯滤波器的大小：用于平滑图像，去除噪声。一般情况下，我们设置为 5x5 或者 7x7。

2. 高低阈值：用于确定边缘的强度。高于高阈值的像素点被认为是强边缘，低于低阈值的像素点被认为是非边缘，介于两者之间的像素点则根据其与强边缘的连接情况来判断是否是边缘。一般情况下，高阈值的值为低阈值的两倍左右。

3. Sobel 算子的大小：用于计算图像的梯度，从而确定图像的边缘。一般情况下，我们设置为 3x3。

以下是 Python 中使用 Canny 算子进行边缘提取的示例代码：

import cv2

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

# 高斯滤波器的大小
kernel_size = (5, 5)

# Sobel 算子的大小
sobel_size = 3

# 高低阈值
low_threshold = 50
high_threshold = 150

# 进行边缘提取
edges = cv2.Canny(img, low_threshold, high_threshold, apertureSize=sobel_size, L2gradient=False)

# 显示图像
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

你可以根据自己的需要调整参数，得到不同的边缘效果。