对二值化处理后的图像进行边缘轮廓检测,请写出相应的代码
时间: 2023-06-05 09:04:59 浏览: 102
以下是基于Python语言的OpenCV库进行边缘轮廓检测的代码:
```python
import cv2
# 读取二值化图像文件
img = cv2.imread("binary_image.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 执行边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
# 显示边缘检测结果
cv2.imshow("Edge Detection Result", edges)
cv2.waitKey()
```
代码中,首先使用 `cv2.imread()` 函数读取了一个二值化的图像文件(例如“binary_image.png”),赋值给变量 `img`。然后使用 `cv2.Canny()` 函数对该图像进行边缘检测,其中第二个和第三个参数分别表示边缘像素的阈值下限和上限。最后,使用 `cv2.imshow()` 函数将边缘检测结果显示在窗口中,并使用 `cv2.waitKey()` 函数等待用户按下任意键关闭窗口。
相关问题
利用sobel算子边缘检测,写一份代码,找到二值化图像中矩形的角坐标
好的,以下是代码:
```python
import cv2
# 读取图像并转化为灰度图
img = cv2.imread('yourimage.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行边缘检测
sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
edges = cv2.bitwise_or(sobelx, sobely)
# 将边缘检测结果进行二值化处理
thresh = cv2.threshold(edges, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 进行形态学处理,填充边缘空隙
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# 寻找轮廓,并筛选出矩形
contours, _ = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
rect = cv2.minAreaRect(contour)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = box.astype(int)
cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) # 绘制矩形
# 显示结果
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请将“yourimage.jpg”替换成你想要检测的图像路径。这份代码会对图像进行Sobel算子边缘检测,并找到其中的矩形,然后在图像上绘制出矩形。
写一段matlab代码,包含对图像灰度化、二值化、边缘提取、最终标识出火焰区域
好的,以下是一个 MATLAB 代码,可以对图片进行灰度化、二值化、边缘提取、最终标识出火焰区域:
```matlab
% 读入图片
img = imread('fire.jpg');
% 将图片转换为灰度图
gray = rgb2gray(img);
% 对灰度图进行阈值处理,得到二值图
thresh = gray > 127;
% 对二值图进行膨胀操作,使火焰区域更加明显
se = strel('rectangle', [5, 5]);
dilate = imdilate(thresh, se);
% 对膨胀后的二值图进行边缘提取
edge = edge(dilate, 'Canny');
% 通过轮廓检测,找到火焰区域
contours = bwboundaries(edge);
for i = 1:length(contours)
% 计算火焰区域的面积
area = polyarea(contours{i}(:,1), contours{i}(:,2));
% 如果面积大于一定值,就认为是火焰区域
if area > 1000
% 在原图上绘制矩形框标识火焰区域
x = min(contours{i}(:,2));
y = min(contours{i}(:,1));
w = max(contours{i}(:,2)) - x;
h = max(contours{i}(:,1)) - y;
img = insertShape(img, 'Rectangle', [x,y,w,h], 'LineWidth', 2, 'Color', 'red');
end
end
% 显示标识后的图片
imshow(img);
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例,对于不同的图片,可能需要调整阈值、膨胀参数、边缘提取方法等,才能得到更好的效果。