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OpenCV图像处理——边缘检测

时间:2024-01-18 08:10:22

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OpenCV图像处理——边缘检测

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八、边缘检测

Canny边缘检测

使用高斯滤波器,以平滑图像,滤除噪声。计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。应用非极大值(Non-Maximum Suppression)抑制,以消除边缘检测带来的杂散响应。应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实的和潜在的边缘。通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。

8.1、高斯滤波器

8.2、梯度和方向

8.3、非极大值抑制

8.4、双阈值检测

8.5、代码检测结果

阈值范围越大(maxval大,minval很小),细节之处越多

案例一

**两张图:**左边阈值80-150,右边阈值50-100

def cv_show(img,name):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()img=cv2.imread("./image/lena.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)v1=cv2.Canny(img,80,150)v2=cv2.Canny(img,50,100)res = np.hstack((v1,v2))cv_show(res,'res')

案例二

**两张图:**左边阈值120-250,右边阈值50-100

img=cv2.imread("./image/car.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)v1=cv2.Canny(img,120,250)v2=cv2.Canny(img,50,100)res = np.hstack((v1,v2))cv2.imwrite('res.png', res)cv_show(res,'res')

原图

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