Python，Opencv cv2.Canny()边缘检测

Python，Opencv的Canny边缘检测

1. 效果图
2. 源码
参考

这篇博客将介绍Canny边缘检测的概念，并利用cv2.Canny()实现边缘检测；

Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法。它是由约翰F开发的，是一个多阶段的算法；
Canny边缘检测大致包含4个步骤：

降噪（使用高斯滤波去除高频噪声）；

计算边缘梯度和方向（SobelX、SobleY核在水平方向和垂直方向对平滑后的图像进行滤波，找到每个像素的边缘梯度和方向）；

非最大抑制（在得到梯度大小和方向后，对图像进行全扫描，去除任何不需要的像素，这些像素可能不构成边缘。检查像素是否在其梯度方向的邻域中是局部最大值。否则，将被抑制（归零）。简而言之，得到的结果是一个具有“细边”的二值图像。

滞后阈值（决定哪些边是真正的边，哪些不是。为此需要两个阈值minVal和maxVal，任何强度梯度大于maxVal的边都肯定是边，小于minVal的边肯定是非边，因此丢弃。位于这两个阈值之间的边根据其连通性被分类为边或非边。如果它们连接到“确定边缘”像素，则它们被视为边缘的一部分。否则，它们也会被丢弃。）

选择滞后阈值minVal和maxVal是得到正确结果的关键。

1. 效果图

原始图 VS Canny检测效果图如下：

2. 源码

# Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法。它是由约翰F开发的，是一个多阶段的算法；
# Canny边缘检测大致包含4个步骤：
#
# 1.降噪（使用高斯滤波去除高频噪声）；
# 2. 计算边缘梯度和方向（SobelX、SobleY核在水平方向和垂直方向对平滑后的图像进行滤波，找到每个像素的边缘梯度和方向）；
# 3. 非最大抑制（在得到梯度大小和方向后，对图像进行全扫描，去除任何不需要的像素，这些像素可能不构成边缘。检查像素是否在其梯度方向的邻域中是局部最大值。否则，将被抑制（归零）。简而言之，得到的结果是一个具有“细边”的二值图像。
# 4. 滞后阈值（决定哪些边是真正的边，哪些不是。为此需要两个阈值minVal和maxVal，任何强度梯度大于maxVal的边都肯定是边，小于minVal的边肯定是非边，因此丢弃。位于这两个阈值之间的边根据其连通性被分类为边或非边。如果它们连接到“确定边缘”像素，则它们被视为边缘的一部分。否则，它们也会被丢弃。）
#
# 选择滞后阈值minVal和maxVal是得到正确结果的关键。
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('zly.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 80, 200)plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()

参考

https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_canny/py_canny.html#canny

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1. 效果图

2. 源码

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