BW=edge(I,'canny',[L,H])用python代码代替
时间: 2023-05-22 14:05:49 浏览: 57
可以使用以下代码代替:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
L = 100
H = 200
edges = cv2.Canny(img, L, H)
相关问题
bw = edge(new_gray_1,'canny');
这段代码的含义是,使用Canny算子对new_gray_1图像进行边缘检测,生成二值化的边缘图像bw。Canny算子是一种常用的边缘检测算法,可以检测出图像中的梯度变化,从而得到图像中的边缘。具体来说,该函数会对new_gray_1图像进行如下步骤:
1. 对图像进行高斯滤波,以减少噪声的影响。
2. 计算图像的梯度幅值和方向,用于检测边缘。
3. 非极大值抑制,即在梯度方向上,只保留局部最大值点,抑制其它点。
4. 双阈值检测,将图像中的像素点分成强边缘和弱边缘两类,强边缘点直接作为边缘点,弱边缘点与强边缘点相邻的点作为边缘点。
5. 边缘连接,将弱边缘点连接到强边缘点上,得到最终的边缘图像bw。
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:
```python
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。