Canny的python代码

以下是Canny算法的Python代码：

import cv2
import numpy as np

def canny(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), )
    canny = cv2.Canny(blur, 50, 150)
    return canny

image = cv2.imread('test.jpg')
canny = canny(image)
cv2.imshow('result', canny)
cv2.waitKey()

这段代码实现了Canny算法的边缘检测功能，将图片读入后，先将其转换为灰度图像，然后进行高斯模糊，最后使用Canny函数进行边缘检测。

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canny的python代码

以下是Canny算子在Python中的代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读入要处理的图像
img = cv2.imread("test.jpg", 0)

# Canny算子
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

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

其中，cv2.imread()方法用于读入要处理的图像，0表示以灰度模式读入。cv2.Canny()方法用于进行边缘检测，100和200分别表示最小和最大阈值，可以根据具体情况进行调整。最后，cv2.imshow()方法用于显示处理结果，cv2.waitKey()方法用于等待键盘输入，cv2.destroyAllWindows()方法用于关闭所有窗口。

canny算法python代码

以下是基于Python OpenCV库实现Canny算法的代码示例：

import cv2

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

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

# 显示结果
cv2.imshow('Original image', img)
cv2.imshow('Canny edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取了一张名为'image.jpg'的图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用cv2.Canny()函数对图像进行边缘检测。该函数接受三个参数：输入图像、低阈值和高阈值。低阈值和高阈值用于控制边缘的灵敏度和准确度。最后，我们使用cv2.imshow()函数显示原始图像和检测到的边缘。