OpenCV Canny边缘检测实例
OpenCV Canny边缘检测实例
OpenCV是一种开源计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法。Canny边缘检测是OpenCV中最常用的边缘检测算法之一。本文将介绍如何使用OpenCV中的Canny函数进行边缘检测，并提供一个实例来演示这个过程。
Canny边缘检测算法
Canny算法是一种多阶段的算法，它包括以下步骤：
- 噪声去除：使用高斯滤波器平滑图像以去除噪声。
- 计算图像梯度：使用Sobel算子计算图像的水平和垂直梯度。然后使用这些梯度计算每个像素的梯度大小和方向。
- 非极大值抑制：在沿着梯度方向计算后，我们要在每个像素上检查它是否是其邻域中具有最大梯度的像素。如果不是，则将其值设置为零。
- 双阈值处理：根据两个定义好的阈值对像素进行分类–高阈值和低阈值。如果像素梯度高于高阈值，则被认为是一个强边缘；如果低于低阈值，则将其排除。如果一个像素的梯度在两者之间，则只有当它与强边缘相连时才被认为是一条边缘。
- 边缘连接：最后，我们通过连接与强边缘相连的所有边缘来提取完整的边缘。
使用OpenCV中的Canny函数进行边缘检测
OpenCV中的Canny函数是一个快速而简单的函数，可以轻松地实现边缘检测功能。首先，我们需要导入OpenCV库：
import cv2
然后，我们需要读取图像并将其转换为灰度图像：
im
╰半橙微兮°
迷南。
柔情只为你懂
怼烎@
ゞ 浴缸里的玫瑰
爱被打了一巴掌
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