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OpenCV Canny边缘检测

        本文是OpenCV图像视觉入门之路的第13篇文章,本文详细的介绍了Canny边缘检测算子的各种操作,例如:Canny算子进行边缘检测等操作。

Canny函数是OpenCV中用于执行边缘检测的函数之一,其参数包括:

  • threshold1:第一个阈值,用于在检测到的边缘上消除弱的像素点。通常设置为较小的值,例如50或100。
  • threshold2:第二个阈值,用于确定哪些像素点是强边缘,哪些是弱边缘。通常设置为较大的值,例如150或200。
  • apertureSize:Sobel算子的核大小。通常设置为3,表示使用一个3x3的核,但也可以设置为5、7或其他值。
  • L2gradient:一个布尔值,指示是否使用L2范数来计算梯度幅值。如果设置为False,则使用L1范数。

Canny算法的基本原理如下:

  1. 去噪:由于图像可能存在噪声,需要对图像进行高斯平滑来去除噪声。

  2. 计算梯度幅值和方向:使用Sobel算子对平滑后的图像进行梯度计算,并计算每个像素点的梯度幅值和方向。

  3. 非极大值抑制:对每个像素点的梯度幅值进行非极大值抑制,以保留边缘的细节。

  4. 双阈值检测:使用两个阈值来确定哪些边缘是强边缘,哪些是弱边缘。通常,梯度幅值大于第二个阈值的像素点被认为是强边缘,梯度幅值小于第一个阈值的像素点被认为不是边缘,而位于两个阈值之间的像素点被认为是弱边缘。

  5. 滞后阈值处理:对于位于两个阈值之间的像素点,如果其与某个强边缘相连,则将其视为强边缘,否则将其视为非边缘。这个过程叫做滞后阈值处理,可以进一步增强边缘的连通性。

Canny算法的目标是从图像中提取出尽可能准确的边缘信息,并尽量避免将噪声或者其他不重要的信息误判为边缘。

import cv2
import numpy as np
from numpy import unicodeif __name__ == '__main__':img = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# v1 = cv2.Canny(img, 80, 150)# v2 = cv2.Canny(img, 50, 100)v1 = cv2.Canny(img, 120, 250)v2 = cv2.Canny(img, 50, 100)#res = np.hstack((v1, v2))cv2.imshow("v1", v1)cv2.imshow("v2", v2)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

 

 

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