can_img = cv2.Canny(img, 50, 150, 5)
时间: 2024-03-04 18:53:39 浏览: 14
这是 OpenCV(一个计算机视觉库)中的一个函数,用于图像边缘检测。其中,`img` 是一个输入图像,`50` 和 `150` 是边缘检测算法中的两个阈值,`5` 是使用 Sobel 算子时的卷积核大小。
Canny 边缘检测算法是一种非常经典的图像处理算法,它可以检测出图像中的边缘,并在一定程度上抑制噪声。Canny 边缘检测算法的基本步骤包括:
1. 去噪声:使用高斯滤波器平滑图像,去除噪声干扰。
2. 计算梯度:使用 Sobel 算子计算图像在水平和垂直方向上的梯度。
3. 非极大值抑制:在梯度方向上,保留局部极大值,抑制非极大值点。
4. 双阈值检测:根据两个阈值,将边缘点分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。
5. 边缘连接:将弱边缘连接到强边缘上,得到完整的边缘。
Canny 边缘检测算法在很多图像处理任务中都有广泛的应用,例如目标检测、图像分割、人脸识别等。
相关问题
can_img = cv2.Canny(img, 50, 150, 5)函数返回参数
在 Python 中,`cv2.Canny()` 函数返回一个二值化的图像,用于表示检测到的边缘。该函数的返回值如下:
```python
can_img = cv2.Canny(img, threshold1, threshold2, apertureSize, L2gradient)
```
其中,`can_img` 表示返回的二值化图像,类型为 `numpy.ndarray`,即一个 NumPy 数组。二值化图像中,像素值为 0 的表示非边缘,像素值为 255 的表示边缘。如果需要显示返回的边缘图像,可以使用 `cv2.imshow()` 函数进行显示。
需要注意的是,`cv2.Canny()` 函数的返回值只能在函数内部使用,如果需要在函数外部使用,需要将其赋值给一个变量。例如,下面的代码将图像进行边缘检测,并将检测到的边缘图像保存到本地:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
can_img = cv2.Canny(img, 50, 150, 5)
cv2.imwrite('edges.jpg', can_img)
```
在这个例子中,函数 `cv2.imread()` 用于读取一张灰度图像,并将其存储在变量 `img` 中。接下来,函数 `cv2.Canny()` 用于对图像进行边缘检测,并将检测到的边缘图像存储在变量 `can_img` 中。最后,函数 `cv2.imwrite()` 用于将边缘图像保存到本地文件 `edges.jpg` 中。
img_canny = cv2.Canny(img_blur, 100, 200)
这行代码使用了OpenCV库中的Canny函数对经过高斯模糊后的图像进行边缘检测。Canny函数的第一个参数是输入图像,第二和第三个参数分别是边缘检测的低和高阈值。低阈值以下的像素点会被认为不是边缘,高阈值以上的像素点会被认为是边缘,二者之间的像素点会根据周围的像素点来判断是否是边缘。Canny函数的输出是一副二值图像,其中边缘部分为白色,非边缘部分为黑色。