Canny边缘检测是一种经典的图像边缘检测算法,它在图像中找到强度梯度的变化,从而识别图像中的边缘Canny边缘检测的优点包括高灵敏度和低误检率。

在OpenCV中,cv2.Canny() 函数用于执行Canny边缘检测

基本语法如下:

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

参数说明:

示例代码

import cv2
import numpy as np
# 读取灰度图像
img = cv2.imread(r"C:UsersmzdDesktopopencvimages.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 使用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 50, 150)

# 显示原始图像和Canny边缘图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Canny Edges', edges)

# 等待用户按下任意键
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

在这个例子中,cv2.Canny() 用于执行Canny边缘检测threshold1threshold2 是梯度强度的阈值,通过调整这两个阈值可以影响检测到的边缘的数量和质量。Canny边缘检测是图像处理中常用的边缘检测方法之一。

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_42367888/article/details/134546905

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