Python OpenCV实现将canny函数得到的结果在愿图片上显示
时间: 2023-06-14 09:03:52 浏览: 52
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。
相关问题
python opencv根据图片给出canny算法得到的边缘图
如何去除噪声?
可以使用高斯模糊(Gaussian Blur)来去除噪声,具体做法是先对原图进行高斯模糊处理,然后再使用 Canny 算法得到边缘图。高斯模糊可以通过cv2.GaussianBlur()函数来实现,该函数提供了一些参数来控制高斯核的大小和标准差。一般情况下,我们可以使用 3x3 的高斯核进行模糊处理。
opencv中的canny函数
Canny函数是OpenCV中的一种边缘检测算法,其主要思想是通过计算图像的一阶和二阶梯度来检测图像中的边缘。该函数的原型为:
```python
cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]])
```
其中,image是输入的图像,threshold1和threshold2是双阈值中的低阈值和高阈值,edges是输出的边缘图像,apertureSize是Sobel算子的大小(默认为3),L2gradient表示计算梯度的方式(默认为False,表示使用L1范数计算梯度)。
Canny函数的工作流程如下:
1. 对输入图像进行灰度化处理。
2. 对灰度图像进行高斯滤波,以去除噪声。
3. 计算图像的一阶和二阶梯度。
4. 使用双阈值算法,根据高阈值和低阈值分别标记像素点,得到二值图像。
5. 对二值图像进行滞后阈值处理,以连接边缘。
Canny函数是一种非常常用的边缘检测算法,可用于许多图像处理应用中。
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