img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200)
时间: 2023-05-17 13:04:53 浏览: 67
这是一个使用 OpenCV 库中的 Canny 函数对图像进行边缘检测的代码。Canny 函数可以帮助我们找到图像中的边缘,其中 img_thresh 是一个二值化的图像,100 和 200 是 Canny 函数的两个参数,用于控制边缘检测的敏感度。
相关问题
ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) 。 能详细解释这段代码吗
当我们处理数字图像时,通常需要对图像进行二值化处理,将灰度图像转换成黑白图像,方便后续的处理。其中,OTSU算法是一种自适应阈值算法,可以根据图像的灰度特性自动确定二值化阈值,使得阈值能够最大化地区分前景和背景。
代码中的 `cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)` 使用OTSU算法对经过开运算处理的图像进行二值化处理,将背景变成黑色,前景变成白色,并将结果保存在 `img_thresh` 变量中。
接下来,代码中使用Canny算子 `cv2.Canny(img_thresh, 100, 200)` 对二值化图像进行边缘检测,将检测到的边缘提取出来并保存在 `img_edge` 变量中。其中,Canny算子是一种经典的边缘检测算法,可以检测出图像中的高梯度区域,即边缘。通过调整参数,可以控制边缘的检测灵敏度和精度。
img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200)这个操作会使图像出现什么变化
这个操作会将输入的图像转换成边缘图像。Canny算法是一种经典的边缘检测算法,它能够在图像中检测出明显的边缘,并将其提取出来。该算法首先对图像进行高斯模糊,然后计算图像的梯度,接着应用非极大值抑制和双阈值处理来提取出边缘。最终得到的边缘图像是一个二值图像,其中白色像素表示边缘,黑色像素则表示非边缘区域。因此,通过这个操作,图像中的边缘信息将被突出显示出来。