canny算子边缘检测代码

以下是使用Canny算子进行边缘检测的Python代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")

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

# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)

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

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

在这个例子中，我们首先读取一张图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，我们使用高斯滤波对图像进行平滑处理，以减少噪点的影响。最后，我们使用Canny算子进行边缘检测，并将结果显示出来。

相关问题

canny算子边缘检测步骤代码

Canny算子边缘检测步骤代码如下：

1. 首先读取一幅图像并将其转换为灰度图像：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对灰度图像进行高斯滤波，以平滑图像并减少噪声：

blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)

3. 计算图像的梯度，以便找到图像中的边缘：

edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)

其中，第一个参数是输入图像，第二个参数和第三个参数是阈值，用于控制边缘的检测。如果像素的梯度大于第二个阈值，则认为该像素位于边缘上；如果像素的梯度小于第一个阈值，则认为该像素不在边缘上；如果像素的梯度在两个阈值之间，则只有当与高梯度像素相连时才认为该像素位于边缘上。

4. 最后，将检测到的边缘在原始图像上绘制出来：

cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

基于canny算子边缘检测c++代码

Canny算法是一种常用的边缘检测算法，它主要包含以下几个步骤：

1. 高斯滤波：对原图像进行高斯滤波，去除噪声干扰。

2. 梯度计算：对滤波后的图像进行梯度计算，得到梯度的幅值和方向。

3. 非极大值抑制：对梯度幅值图像进行非极大值抑制，提取出边缘的细节。

4. 双阈值检测：根据设定的高阈值和低阈值对边缘进行二值化，得到最终的边缘图像。

下面是基于C++实现的Canny算法代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) {
        return -1;
    }

    Mat dst;
    Canny(src, dst, 100, 200);

    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}

其中，imread函数用于读取输入图像，Canny函数用于实现Canny算法，imshow函数用于显示图像，waitKey函数用于等待按键响应。