opencv canny

OpenCV中的Canny算法实现了边缘检测。Canny算法是一种基于梯度的边缘检测方法，它通过对图像进行一系列的操作，包括高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制、双阈值处理等步骤来检测出图像中的边缘。

在OpenCV中，使用Canny函数实现Canny算法。函数原型如下：

void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false);

参数说明：

- `image`：输入图像，必须为单通道8位图像。
- `edges`：输出的边缘图像，单通道8位图像，其中非零像素表示检测到的边缘。
- `threshold1`：第一个阈值，用于确定强边缘。
- `threshold2`：第二个阈值，用于确定弱边缘。
- `apertureSize`：Sobel算子的大小，默认为3。
- `L2gradient`：表示是否使用更精确的L2范数计算梯度大小，默认为false。

示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码读入一张灰度图像，然后使用Canny函数进行边缘检测，并显示检测结果。

相关问题

opencv canny

Canny算法是一种常用的边缘检测算法，它可以帮助我们找到图像中的边缘。在OpenCV中，可以使用Canny函数来实现Canny算法的应用。引用\[1\]中的代码示例展示了如何使用OpenCV的Canny接口进行实验。首先，通过cv2.imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用cv2.GaussianBlur函数对图像进行高斯平滑处理。接下来，调用cv2.Canny函数，传入图像、最小阈值和最大阈值，以及可选的Sobel算子孔径大小。最后，使用cv2.imshow函数显示边缘检测结果。引用\[2\]中的代码示例展示了使用C++的OpenCV库进行Canny边缘检测的示例。首先，使用cv::imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像。然后，定义最小阈值、最大阈值和Sobel算子孔径大小，并调用cv::Canny函数进行边缘检测。最后，使用cv::imshow函数显示边缘检测结果。引用\[3\]给出了Canny函数的函数原型，其中包括输入图像、输出边缘、阈值参数、Sobel算子孔径大小和L2gradient参数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV学习：边缘检测（Canny算法）](https://blog.csdn.net/jinhao2302/article/details/118861320)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [opencv canny边缘检测算法详解](https://blog.csdn.net/weixin_44901043/article/details/123249922)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

opencv Canny

Canny是一种经典的边缘检测算法，OpenCV提供了Canny函数来实现这种算法。Canny函数的使用方法如下：

cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]])

其中，参数image是输入图像，threshold1和threshold2是两个阈值，edges是输出的边缘图像，apertureSize是Sobel算子的大小，L2gradient是一个布尔值，用于指定计算梯度大小的方法。具体参数的含义和使用方法可以参考OpenCV官方文档。