canny边缘检测python

Canny边缘检测是一种常用的图像处理技术，可以用于检测图像中的边缘。在Python中，可以使用OpenCV库来实现Canny边缘检测。首先需要导入OpenCV库，在使用Canny函数对图像进行边缘检测。具体实现方法可以参考以下代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 显示结果
cv2.imshow('Edge', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，Canny函数的前两个参数分别为低阈值和高阈值，可以根据具体场景进行调整。

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自适应中值滤波实现canny边缘检测python

实现自适应中值滤波的代码如下：

import cv2

def adaptive_median_filter(img, max_size):
    for size in range(3, max_size+1, 2):
        img_median = cv2.medianBlur(img, size)
        img_median_diff = cv2.absdiff(img, img_median)
        img_median_diff_binary = cv2.threshold(img_median_diff, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
        if cv2.countNonZero(img_median_diff_binary) > 0:
            continue
        else:
            return img_median
    return img

然后使用canny边缘检测算法进行边缘检测，代码如下：

import cv2

def canny_edge_detection(img, threshold1, threshold2):
    img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
    img_canny = cv2.Canny(img_blur, threshold1, threshold2)
    return img_canny

最后，将两个函数组合起来，即可实现自适应中值滤波后的canny边缘检测：

import cv2

def adaptive_median_canny(img, max_size, threshold1, threshold2):
    img_adaptive_median = adaptive_median_filter(img, max_size)
    img_canny = canny_edge_detection(img_adaptive_median, threshold1, threshold2)
    return img_canny

canny边缘检测算法python

Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，由John F. Canny于1986年提出。它包含以下几个阶段：

1. 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，以便后续处理。
2. 高斯模糊：使用高斯滤波器对灰度图像进行平滑处理，以减少噪声的干扰。
3. 计算图片梯度：通过应用Sobel算子来计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。
4. 非极大值抑制：在梯度方向上进行非极大值抑制，仅保留局部梯度最大的像素点，以得到更细的边缘线。
5. 双阈值的边界选取：根据设定的高阈值和低阈值进行边缘像素的分类，高于高阈值的像素点被认为是强边缘，低于低阈值的像素点被认为是弱边缘，介于两者之间的像素点则根据其是否与强边缘直接连接来确定是否为边缘。
6. 边缘连接：通过连接强边缘和与之直接连接的弱边缘，形成完整的边缘线。

在Python中，可以通过调用OpenCV库来实现Canny边缘检测算法。具体的实现步骤如下：

1. 导入OpenCV库并读取图像。
2. 将图像转换为灰度图像。
3. 对灰度图像进行高斯模糊处理。
4. 计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。
5. 对梯度幅值进行非极大值抑制。
6. 根据设定的阈值进行边缘选取和连接。