图解边缘检测

opencv 应用Canny算法进行边缘检测

import cv2 as cv
import numpy as npimg = cv.imread('baby_g.jpg', 0)
# 二值化图像处理后，边缘检测效果更好
_, thresh = cv.threshold(img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)
# canny边缘检测，60以下置为0,180以上置为255,第2、3参数的作用可查看本文最后一部分内容
edges = cv.Canny(thresh, 60, 180)  cv.imshow('canny', np.hstack((img, edges)))
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

实验结果

Canny算法原理

请参考Canny边缘检测算法原理详解 Canny边缘检测算法原理

Canny算法手动实现

请参考Canny边缘检测算法python实现 Canny边缘检测算法python实现

opencv中使用Canny算法

请参考opencv中的Canny算法使用 opencv中的Canny算法使用

通过程序观察cv.Canny函数第二个，第三个参数的作用

import cv2 as cv
import numpy as npdef track_back(x):passimg = cv.imread('paojie_g.jpg', 0)
cv.namedWindow('window')# 创建滑动条
cv.createTrackbar('maxVal', 'window', 30, 100, track_back)
cv.createTrackbar('minVal', 'window', 180, 255, track_back)while(True):# 获取滑动条的值max_val = cv.getTrackbarPos('maxVal', 'window')min_val = cv.getTrackbarPos('minVal', 'window')edges = cv.Canny(img, min_val, max_val)cv.imshow('window', edges)# 按下ESC键退出if cv.waitKey(30) == 27:break

结果

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