怎样将边缘识别的结果加在愿图片上
时间: 2023-06-14 08:03:54 浏览: 48
将边缘识别的结果作为一个掩码,可以将其与原始图像进行融合,从而将边缘识别的结果加在原始图片上。具体步骤如下:
1. 将边缘识别的结果转换为二值掩码,即将边缘部分设置为白色,非边缘部分设置为黑色。
2. 将原始图像转换为灰度图像,以便与掩码进行融合。
3. 将掩码和灰度图像进行对应像素点的逐个运算,即将掩码的白色部分与灰度图像的对应像素点进行运算。
4. 将运算结果融合到原始图像上,可以通过将运算结果作为一个图层,与原始图像进行叠加,从而将边缘识别的结果加在原始图片上。
注意,这种方法只能将边缘部分加在原始图片上,无法将边缘部分与原始图像进行融合。如果需要将边缘部分与原始图像进行融合,可以使用更加复杂的图像处理算法,例如图像分割、图像融合等。
相关问题
Python OpenCV实现将canny函数得到的结果在愿图片上显示
可以使用OpenCV中的addWeighted函数来将canny函数得到的结果叠加到原始图像上,代码如下:
``` python
import cv2
# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Canny函数进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 将Canny边缘检测结果叠加到原始图像上
result = cv2.addWeighted(img, 0.8, cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR), 0.2, 0)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在代码中,使用cv2.imread函数读取原始图像,然后将图像转换为灰度图像。接着使用cv2.Canny函数进行边缘检测,得到边缘检测结果。最后使用cv2.addWeighted函数将边缘检测结果叠加到原始图像上,并显示结果图像。
将边缘图与原图加,Canny检测显示在图上
可以OpenCV库来实现边缘检测和图像加。以下是一个示例代码,演了如何将边缘图与原图进行加权叠加,并在结果图上显示C边缘检测结果。
```python
import2
# 读取原图
original = cv2.imread('original_image.jpg')
#原图转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR2GRAY)
# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)
# 将边缘图与原图加权叠加
result = cv2.addWeighted(original_image, 0.7, cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR), 0.3, 0)
# 在结果图上显示Canny边缘检测结果
cv2.imshow('Canny Edges', edges)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请将上述代码保存为一个Python文件,并将原图命名为"original_image.jpg",放在相同的目录下。然后运行代码,即可在窗口中显示原图、Canny边缘图和结果图。
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