cv2.Canny()函数的用法,举个例子
时间: 2024-06-12 21:07:06 浏览: 24
cv2.Canny()函数是OpenCV中用于进行边缘检测的函数。它能够将图像中的边缘提取出来,形成一条线条。Canny函数的参数包括输入图像、最小和最大阈值、卷积核大小等。
下面是一个简单的例子,演示如何使用Canny函数:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 首先进行高斯滤波,以去除噪声
img = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
# 使用Canny函数进行边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
# 显示结果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个例子中,我们首先读取了一张灰度图像,并进行了高斯滤波以去除噪声。然后,我们使用Canny函数进行边缘检测,最后将结果显示出来。
在Canny函数的参数中,我们指定了最小阈值为100,最大阈值为200。这意味着,只有那些边缘强度超过200或低于100的像素才会被保留,而其余的像素则会被丢弃。
通过调整阈值参数,我们可以控制检测到的边缘的数量和质量。
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cv2.approxPolyDP()函数的用法,举个例子
cv2.approxPolyDP()函数是用于对轮廓进行多边形逼近的函数。该函数的作用是将给定的轮廓进行逼近,并返回一个近似的多边形。
下面是一个例子:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 对轮廓进行逼近
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(contours[0], True)
approx = cv2.approxPolyDP(contours[0], epsilon, True)
# 绘制多边形
cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 3)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读取了一张图像,并将其转换为灰度图像。然后我们使用Canny边缘检测算法找到图像的边缘。接着,我们使用findContours()函数寻找轮廓。最后,我们使用approxPolyDP()函数对轮廓进行逼近,并将结果绘制在图像上。
如何根据图像自动计算canny算子的两个阈值c++
在C++中,可以使用Otsu算法来自动计算Canny算子的两个阈值。Otsu算法是一种基于图像灰度直方图的自适应阈值选择方法。以下是一个示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", 0);
// 计算Otsu阈值
double otsuThreshold = cv::threshold(image, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
// 计算Canny算子的两个阈值
double threshold1 = 0.5 * otsuThreshold;
double threshold2 = 1.5 * otsuThreshold;
// 应用Canny边缘检测算法
cv::Mat edges;
cv::Canny(image, edges, threshold1, threshold2);
// 显示边缘图像
cv::imshow("Edges", edges);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们使用`cv::imread()`函数读取图像。然后,通过`cv::threshold()`函数计算图像的Otsu阈值。根据Otsu阈值,我们可以设置Canny算子的两个阈值。在这个例子中,我们将第一个阈值设置为Otsu阈值的0.5倍,第二个阈值设置为Otsu阈值的1.5倍。最后,我们使用`cv::Canny()`函数应用Canny边缘检测算法得到边缘图像。
请确保你已经安装了OpenCV库,并将图像文件路径修改为你自己的图像路径。编译并运行上述代码,它将自动计算Canny算子的两个阈值,并应用边缘检测算法得到边缘图像。
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