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社区首页 >专栏 >opencv之Canny()函数

opencv之Canny()函数

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全栈程序员站长
发布2022-08-23 19:44:25
7780
发布2022-08-23 19:44:25
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

概述

Canny()函数可以使用canny算法对输入图像进行边缘检测。

API说明

C++ API:

void cv::Canny

(

InputArray

image,

(输入图像:8-bit)

OutputArray

edges,

(输出边缘图像:单通道,8-bit,size与输入图像一致)

double

threshold1,

(阈值1)

double

threshold2,

(阈值2)

int

apertureSize=3,

(Sober算子大小)

bool

L2gradient=false

(是否采用更精确的方式计算图像梯度)

)

void cv::Canny

(

InputArray

dx,

(输入图像在x方向的导数:16-bit(CV_16SC1或CV_16SC3))

InputArray

dy,

(输入图像在y方向的导数:16-bit(CV_16SC1或CV_16SC3))

OutputArray

edges,

(输出边缘图像:单通道,8-bit,size与输入图像一致)

double

threshold1,

(阈值1)

double

threshold2,

(阈值2)

bool

L2gradient=false

(是否采用更精确的方式计算图像梯度)

)

python API:

edges

=

cv.Canny(

image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]

)

edges

=

cv.Canny(

dx, dy, threshold1, threshold2[, edges[, L2gradient]]

)

功能说明

canny边缘检测可以参考:Canny edge detector

关于2个阈值参数:

  1. 低于阈值1的像素点会被认为不是边缘;
  2. 高于阈值2的像素点会被认为是边缘;
  3. 在阈值1和阈值2之间的像素点,若与第2步得到的边缘像素点相邻,则被认为是边缘,否则被认为不是边缘。

关于L2gradient参数:

  • 如果为true,计算图像梯度的时候会使用:(更加精确)
这里写图片描述
这里写图片描述
  • 如果为false,计算图像梯度的时候会使用:
这里写图片描述
这里写图片描述

相关函数

官网样例

edge.cpp houghlines.cpp lsd_lines.cpp.

附录

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/139338.html原文链接:https://javaforall.cn

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原始发表:2022年5月7,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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