opencv利用边缘检测算子进行边缘检测,canny
时间: 2023-11-17 15:51:59 浏览: 44
边缘检测是计算机视觉中一个重要的任务,它可以用于图像分割、物体检测、运动跟踪等应用中。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,其中包含了多种边缘检测算法,其中最常用的是Canny算法。
Canny算法是一种基于梯度的边缘检测算法,它具有较高的准确性和较低的误检率。它的主要步骤包括:
1. 高斯滤波:使用高斯滤波器对图像进行平滑处理,以去除噪声。
2. 计算梯度:使用Sobel算子计算图像的水平和垂直梯度,以确定边缘的方向和强度。
3. 非极大值抑制:在梯度方向上对每个像素进行比较,保留局部最大值,并将其他像素抑制。
4. 双阈值处理:将像素分为强边缘、弱边缘和非边缘三类,其中强边缘表示边缘的确存在,弱边缘表示可能存在边缘,但需要进一步验证,非边缘则表示不是边缘。可以根据设定的高低阈值将像素分为三类。
5. 边缘连接:将弱边缘与强边缘进行连接,形成完整的边缘。
OpenCV中提供了cv2.Canny()函数来实现Canny算法,具体代码如下:
```
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg',0)
edges = cv2.Canny(img,100,200)
cv2.imshow('Original',img)
cv2.imshow('Edges',edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,第一个参数是输入图像,第二个参数和第三个参数是高低阈值,可以根据需要进行调整。运行结果如下图所示:
![canny](https://img-blog.csdn.net/20180323132009151?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWNhbmhpbGx5/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/70)