edged_image = cv2.Canny(blurr_image, 195,240,)
时间: 2023-07-14 15:12:35 浏览: 40
这段代码使用了OpenCV库中的Canny函数,对blurr_image进行边缘检测。函数的第一个参数是需要进行边缘检测的图像,第二个和第三个参数是边缘阈值的上界和下界,超过上界的像素点会被认为是边缘,低于下界的像素点则不会被认为是边缘,介于两者之间的像素点则根据其与上下界的距离来进行判断。在这里,上界为240,下界为195。函数返回的是一个二值图像,其中边缘的像素点值为255,非边缘的像素点值为0。
相关问题
edged_image = cv2.Canny(blurr_image, 195,240,) _,binary_image = cv2.threshold(edged_image,0,255,cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY),第二行代码是不是多余的
第二行代码并不多余。在第一行代码中,我们使用Canny边缘检测算法检测图像的边缘,并生成了一个二值化图像,其中边缘为白色,其他区域为黑色。然而,这个二值化图像可能不是非常清晰,存在一些噪点或者残留的轮廓线。因此,在第二行代码中,我们使用Otsu二值化方法来确定一个合适的阈值,将这些噪点或者残留的轮廓线去除,得到一个更加干净、清晰的二值化图像。因此,第二行代码的作用是对第一行代码生成的二值化图像进行进一步的处理和优化。
优化这段代码import cv2 import imutils import numpy as np img = cv2.imread('D:\pycharm\PycharmProjects\pythonProject\p1\p1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.resize(img, (600, 400)) cv2.imshow('Origin image', img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_gray = cv2.bilateralFilter(img_gray, 13, 15, 15) img_edged = cv2.Canny(img_gray, 30, 200) cv2.imshow('edged image', img_edged) img_contours = cv2.findContours(img_edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours = imutils.grab_contours(img_contours) img_contours = sorted(img_contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] screenCnt = None for c in img_contours: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True) if len(approx) == 4: screenCnt = approx break if screenCnt is None: detected = 0 print("No contour detected") else: detected = 1 if detected == 1: cv2.drawContours(img, [screenCnt], -1, (0, 0, 255), 3) mask = np.zeros(img_gray.shape, np.uint8) new_image = cv2.drawContours(mask, [screenCnt], 0, 255, -1, ) cv2.imshow('mask_image', new_image) new_image = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) (x, y) = np.where(mask == 255) (topx, topy) = (np.min(x), np.min(y)) (bottomx, bottomy) = (np.max(x), np.max(y)) cropped = img_gray[topx:bottomx + 1, topy:bottomy + 1] cropped = cv2.resize(cropped, (400, 200)) cv2.imshow('Cropped', cropped) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
这段代码主要是对一张图片进行边缘检测,并找出图片中的一个矩形区域进行裁剪。下面是对代码的一些优化建议:
1. 将代码拆分成多个函数,增加代码的可读性和可维护性。
2. 将文件路径字符串改为使用原始字符串(raw string),以避免转义字符带来的问题。
3. 考虑使用命令行参数或配置文件来指定输入文件路径和其他参数,以增加代码的灵活性。
4. 添加错误处理机制,例如检查文件是否存在,处理可能出现的异常情况。
5. 使用`with`语句来管理资源,例如`cv2.VideoCapture`和`cv2.imshow`,以确保资源的正确释放。
6. 使用`argparse`模块来解析命令行参数,以方便指定不同的参数和选项。
7. 使用更具描述性的变量名,以增加代码的可读性。
8. 添加注释来解释代码的功能和逻辑。
9. 考虑使用适当的异常处理机制,例如在无法找到矩形区域时抛出异常或返回错误码。
以上是对代码的一些优化建议,你可以根据实际需求进行调整。