使用opencv的canny算子做边缘检测的代码

是什么？

使用OpenCV的Canny算子进行边缘检测的代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg',0)
edges = cv2.Canny(img,100,200)

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

这段代码将读取一张名为"image.jpg"的图像，然后使用Canny算子对其进行边缘检测。最后，它会显示边缘检测的结果。

相关问题

opencv的canny算子边缘检测

以下是使用OpenCV实现Canny边缘检测的步骤：

1. 读取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. 使用高斯滤波器平滑图像，以减少噪声

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

3. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向

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

其中，第一个参数是输入图像，第二个参数是阈值1，第三个参数是阈值2。阈值1和阈值2用于控制边缘的强度，只有当像素的梯度大于阈值2时，才被认为是真正的边缘；当像素的梯度小于阈值1时，被认为是非边缘；当像素的梯度在阈值1和阈值2之间时，只有当与真正的边缘相连时，才被认为是边缘。

4. 应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

5. 对每个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的

contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

以上就是使用OpenCV实现Canny边缘检测的完整步骤。

opencv利用sobel和canny算子进行边缘检测

OpenCV是一款流行的计算机视觉库，其中包含了许多图像处理算法。其中，sobel和canny算子是两种常用的边缘检测算法。

Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，其通过对图像进行卷积操作来检测图像中的边缘。在OpenCV中，可以使用cv2.Sobel()函数来实现Sobel算子的边缘检测。下面是一个示例代码：

import cv2

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

# 对图像进行Sobel边缘检测
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
sobel = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Sobel', sobel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，cv2.Sobel()函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是输出图像的数据类型，第三个和第四个参数是对应于x和y方向的求导阶数，最后一个参数是卷积核的大小。

Canny算子是另一种常用的边缘检测算法，其通过计算图像中像素点的灰度梯度和非极大值抑制来检测边缘。在OpenCV中，可以使用cv2.Canny()函数来实现Canny算子的边缘检测。下面是一个示例代码：

import cv2

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

# 对图像进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

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

在上面的代码中，cv2.Canny()函数的第一个参数是输入图像，第二个和第三个参数是Canny算子的阈值，用于控制边缘的检测程度。

总的来说，OpenCV提供了简单易用的sobel和canny算子，用于处理图像边缘检测问题。