cv2.canny参数解释
时间: 2023-09-30 21:04:53 浏览: 55
cv2.Canny函数有四个参数,分别是:
- img:要进行边缘检测的输入图像。
- threshold1:第一个阈值,用于进行边缘检测的强度梯度阈值。
- threshold2:第二个阈值,用于连接边缘的弱边缘阈值。
- apertureSize:Sobel算子的大小,用于计算图像的一阶导数。默认情况下,apertureSize=3。
其中,阈值threshold1和threshold2是Canny算法中最重要的参数。一般来说,threshold1的值应该比threshold2小,通常设为threshold2的一半。较高的阈值可以使检测到的边缘更加清晰,但可能会导致一些边缘被忽略;较低的阈值可以使检测到的边缘更多,但可能会有一些噪声边缘。apertureSize参数的值越大,计算的梯度信息越平滑,边缘检测的结果也越平滑。
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Cv2.Canny参数
cv2.Canny()是一个用于边缘检测的函数。它的参数如下:
1. `image`:输入图像。
2. `threshold1`:第一个阈值,用于确定强边缘。
3. `threshold2`:第二个阈值,用于确定弱边缘。
4. `apertureSize`:Sobel算子的大小,默认为3。
5. `L2gradient`:一个布尔值,表示计算梯度幅值时是否使用L2范数,默认为False。
例如:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
```
这将使用阈值100和200对图像进行边缘检测,得到边缘图像`edges`。
cv2.Canny参数
cv2.Canny() 是一个用于边缘检测的函数,它需要三个参数:
1. image - 要进行边缘检测的图像,一般是灰度图像。
2. threshold1 - 滞后阈值。这是第一个阈值,如果一个像素的梯度大于它,就将其认为是边缘。
3. threshold2 - 主阈值。这是第二个阈值,如果一个像素的梯度大于它并且与第一个阈值相连,则将其认为是边缘。
可选参数:
4. apertureSize - Sobel算子的大小,默认值为3。
5. L2gradient - 布尔值,表示是否使用L2范数计算梯度。默认为False,使用L1范数。
cv2.Canny() 返回一个二值图像,其中边缘被标记为255,其余部分为0。