用Python读入一幅灰度图像，用canny算子计算图像中的边缘信息，并显示 结果，调整不同的参数，分析比较不同参数对结果的影响。

好的，这是一个关于Python的技术问题，我可以帮您回答。

对于您提出的问题，可以使用Python中的OpenCV库来读入一幅灰度图像，并使用Canny算子计算图像中的边缘信息并显示结果。下面是示例代码：

import cv2 

# 读入灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0) 

# 调用Canny算子计算边缘，并设定合适的参数
edges = cv2.Canny(img, 50, 150) 

# 显示边缘效果
cv2.imshow('Canny Edges', edges) 

# 等待用户按任意键退出
cv2.waitKey(0) 

# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows() 

您可以通过修改`cv2.Canny()`中的参数来调整算法效果，比如第二个参数和第三个参数分别是最小阈值和最大阈值，可以通过调整这两个参数来获得不同的效果。

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用 Python 读入一幅灰度图像，用 canny 算子计算图像中的边缘信息，并显示 结果，调整不同的参数，分析比较不同参数对结果的影响

。

我可以帮您回答这个问题。您可以使用Python的OpenCV库来读入图像和计算边缘信息，使用canny算子来实现。下面是一段示例代码：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算边缘信息
edges = cv2.Canny(img, threshold1=100, threshold2=200)

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

这里，`cv2.imread()`函数用于读入图像，在这里将其转为灰度图像。`cv2.Canny()`函数则是用来计算边缘信息的，它有两个参数：`threshold1`和`threshold2`，分别代表双阈值抑制中的低阈值和高阈值。参数的取值会对最终的边缘检测结果产生影响。`cv2.imshow()`函数用于显示结果。

用 Python 读入一幅灰度图像利用 Hough 变换检测图像中的直线和圆，代码

请看下面的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 应用Canny边缘检测算法
edges = cv2.Canny(img, 50, 150)

# 应用Hough变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

# 绘制检测到的直线
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a*rho
    y0 = b*rho
    x1 = int(x0 + 1000*(-b))
    y1 = int(y0 + 1000*(a))
    x2 = int(x0 - 1000*(-b))
    y2 = int(y0 - 1000*(a))
    cv2.line(img, (x1,y1), (x2,y2), (0,0,255), 2)

# 应用Hough变换检测圆
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=2, minDist=100, param1=100, param2=50, minRadius=20, maxRadius=100)

# 绘制检测到的圆
if circles is not None:
    circles = np.around(circles)
    for i in circles[0, :]:
        cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码实现了对灰度图像的读入和通过Hough变换进行直线和圆的检测。其中，使用了OpenCV库提供的Canny边缘检测算法和HoughLines和HoughCircles函数对图像进行处理。具体实现过程请参考代码注释。

请注意，该代码未对输入的图像进行类型和大小的检查，因此请确保输入图像的类型为灰度图像且大小合适。