canny算子边缘检测示例

好的，以下是Canny边缘检测的示例代码（使用OpenCV库）：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 高斯滤波
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# Canny边缘检测
img_canny = cv2.Canny(img_blur, 100, 200)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Canny Edge Detection', img_canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个示例将打开名为“example.jpg”的图像文件，并对其进行Canny边缘检测。首先，图像被高斯滤波以去除噪声，然后使用Canny函数进行边缘检测。最后，显示原始图像和检测到的边缘。可以通过调整Canny函数的阈值参数来更改检测到的边缘的数量和质量。

相关问题

canny算子边缘检测python

Canny算子是一种常用的边缘检测算法，可以在图像中找到边缘。在Python中，可以使用OpenCV库来实现Canny算子边缘检测。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

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

# 使用Canny算子进行边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Canny Edge Detection', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取一张图像，将其转换为灰度图像。然后使用`cv2.Canny()`函数进行边缘检测，该函数有三个参数：输入图像、阈值1和阈值2。阈值1和阈值2用于控制边缘的强度，一般情况下，阈值1为较小值，阈值2为较大值。最后使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和边缘检测结果，并使用`cv2.waitKey()`和`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭窗口。

需要注意的是，Canny算子边缘检测的结果可能会受到图像质量、参数设置等因素的影响，因此需要根据实际情况进行调整。

canny算子边缘检测代码

以下是使用Python和OpenCV实现Canny算子边缘检测的示例代码：

import cv2

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

# 设置Canny算子参数
threshold1 = 30
threshold2 = 100

# 使用Canny算子进行边缘检测
edges = cv2.Canny(img, threshold1, threshold2)

# 显示原始图像和边缘检测结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Canny Edges', edges)

# 等待用户按下任意键退出程序
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取一张灰度图像，然后设置Canny算子的两个阈值，最后使用`cv2.Canny()`函数进行边缘检测。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和边缘检测结果，并使用`cv2.waitKey()`函数等待用户按下任意键退出程序。