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OpenCV——Canny边缘检测(cv2.Canny())

Canny边缘检测 Canny 边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986 年,John F. Canny()边缘检测步骤 Canny 边缘检测分为如下几个步骤: 步骤 1:去噪。噪声会影响边缘检测的准确性,因此首先要将噪声过滤掉。 步骤 2:计算梯度的幅度与方向。 Canny 函数及使用 OpenCV 提供了函数 cv2.Canny()来实现 Canny 边缘检测,其语法形式如下: edges = cv.Canny( image, threshold1, threshold2 示例: 使用函数 cv2.Canny()获取图像的边缘,并尝试使用不同大小的 threshold1 和threshold2。 import cv2 o=cv2.imread("lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) r1=cv2.Canny(o,128,200) r2=cv2.Canny(o,32,128

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Canny算子

import cv2 o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像 r=cv2.Canny(o,32,128 )#Canny算子 cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法 :Canny算子是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。 首先读取图像 进行高斯滤波去噪 计算梯度的幅度与方向 对梯度幅值进行非极大值抑制 确定检测边缘 Canny算子通过边缘差分算子(如Rober,Prewitt,Sobel)计算差分的水平方向的Gx和垂直方向的 像素点P的梯度方向为θ,则像素点P1和P2的梯度线性插值为: edges = cv.Canny(image, threshold1, threshold2[, apertureSize[, L2gradient

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    Canny边缘检测

    Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法,即由多个步骤构成。 边缘检测,50为低阈值low,150为高阈值high canny = cv2.Canny(lenna, 50, 150) cv2.imshow("canny", canny) cv2.waitKey() 因此,实施Canny边缘检测时,需要在Canny函数外面执行图像降噪的过程。 调整low和high双阈值,能够得到不同的边缘效果。 0) # 图像降噪 lenna = cv2.GaussianBlur(lenna, (5, 5), 0) # Canny边缘检测 canny = cv2.Canny(lenna, 50, 150) cv2 .imshow("canny", canny) cv2.waitKey() 效果很差啊,我们调整下高斯模糊的核大小,效果立即好了很多很多。

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    图像处理——Canny算子

    第一步:灰度化 把彩色图像变成灰度图像,该部分是按照Canny算法通常处理的图像为灰度图,如果获取的彩色图像,那首先就得进行灰度化。 第七步: 结果查看 下面是对Lena图计算Canny边缘检测的梯度模图和二值化图,高斯半径2,高阈值100,低阈值50。 Canny检测梯度模图 Canny检测梯度二值图 作为对比,下面是用一阶差分和Sobel算子对原图计算的结果,阀值100。 对于对比度较低的图像,通过调节参数,Canny算法也能有很好的效果。 从上往下依次为(a)(b) (c) (a)原图 (b)Canny梯度模,高斯半径2,低阈值30,高阈值100 (c)Canny梯度二值化图

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    opencv之Canny()函数

    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 (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 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 , 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: 低于阈值1的像素点会被认为不是边缘

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    Canny算子–边缘检测

    Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出,就此拉开了 Canny边缘检测算法的序幕。 为了满足这些要求,Canny使用了变分法。Canny检测器中的最优函数使用四个指数项的和来描述,它可以由高斯函数的一阶导数来近似。 Canny边缘检测算法的处理流程 Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤: 1) 使用高斯滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 图5-1 Canny边缘检测效果 附录是完整的MATLAB源码,可以直接拿来运行。

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    算法|Canny算法简介

    问题描述 1 算法用途 在处理图像时,有时我们需要图像的边界或通过边界得到一定的信息,如何有效而准确的找到这些边界并显示出来就了一个问题,而Canny算法则可以很好的解决它。 2 算法主要原理 图像中的边缘点即是图像中局部区域颜色变化较大或者亮度突然变化的区域,Canny算法采用非极大值抑制,判断是否为边缘点。 结语 在图像增强时,也可以使用一些专门的算子进行计算,上述代码只是采用了较为简单的方法;同时,在确定边缘点时,也有不同的思路,因此重点是需要掌握Canny算法的思路,具体操作可以根据自身对代码的掌握程度而确定

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    OpenCV 图像分析之 —— Canny

    Canny 是1986年提出的图像边缘检测经典算法,本文记录相关内容与 OpenCV 实现。 简介 通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下,显著减少图像的数据规模。 Canny 边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。 更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论(Computational theory of edge detection)解释这项技术如何工作。 为了满足这些要求 Canny 使用了变分法(calculus of variations),这是一种寻找优化特定功能的函数的方法。 找寻图像的强度梯度(intensity gradients) 图像的边缘可以指向不同方向,因此经典Canny算法用了四个梯度算子来分别计算水平,垂直和对角线方向的梯度。

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    opencv: Canny边缘检测(图示+源码)

    综述: Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法。 /pic/concatenate/canny_edge[000,050].jpg): ? minVal = 0, maxVal = 100 (.. /pic/concatenate/canny_edge[000,100].jpg): ? minVal = 0, maxVal = 150 (.. /pic/concatenate/canny_edge[000,150].jpg): ? minVal = 0, maxVal = 200 (.. /pic/concatenate/canny_edge[200,250].jpg): ?

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    【python-opencv】canny边缘检测

    Canny Edge Detection是一种流行的边缘检测算法。它由John F. Canny发明,这是一个多阶段算法,我们将经历每个阶段。 opencv中的边缘检测: OpenCV将以上所有内容放在单个函数cv.Canny()中。我们将看到如何使用它。第一个参数是我们的输入图像。第二个和第三个参数分别是我们的minVal和maxVal。 as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('dog2.jpg',0) edges = cv.Canny 参考:http://woshicver.com/FifthSection/4_7_Canny%E8%BE%B9%E7%BC%98%E6%A3%80%E6%B5%8B/

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    基于Canny算子的图像边缘检测

    "off") plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(DT,cmap=cm.gray)#双阈值检测边缘图像 plt.axis("off") plt.show() 算法:基于Canny

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    OpenCV—python 边缘检测(Canny)「建议收藏」

    边缘检测 一、边缘定义及类型 二、边缘检测算子类别 三、OpenCV-Python 中 Canny() 参数 一、边缘定义及类型 边缘类型:简单分为4中类型,阶跃型、屋脊型、斜坡型、脉冲型,其中阶跃型和斜坡型是类似的 二、边缘检测算子类别 边缘检测算子: 一阶导数: Roberts、Sobel、Prewitt 二阶导数: Laplacian、Log/Marr、(Kirsch、Nevitia) 非微分边缘检测算子: Canny 关于算子详情请查看:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/81368890 三、OpenCV-Python 中 Canny( """ import cv2 import numpy as np original_img = cv2.imread("qingwen.png", 0) # canny(): 边缘检测 img1 = cv2.GaussianBlur(original_img,(3,3),0) canny = cv2.Canny(img1, 50, 150) # 形态学:边缘检测 _,Thr_img = cv2.threshold

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    OpenCV之Canny边缘检测器

    cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) # t1 = 100, t2 = 3*t1 = 300 edge = cv.Canny

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    C++ OpenCV中Canny边缘检测

    Canny边缘检测介绍 Canny边缘检测算子是一种多级检测算法。1986年由John F. Canny算法出现以后一直是作为一种标准的边缘检测算法,此后也出现了各种基于Canny算法的改进算法。时至今日,Canny算法及其各种变种依旧是一种优秀的边缘检测算法。 而且除非前提条件很适合,你很难找到一种边缘检测算子能显著地比Canny算子做的更好。 Canny边缘检测算法的处理流程 Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤: 1) 高斯模糊 - GaussianBlur 2) 灰度转换 - cvtColor 3) 我们在上面定义了一一个初始的阈值为40和最大阈值255,然后又增加了一个方法用于处理Canny的运算 ? 然后下面写Canny的方法 ? 其中我们的后面参数阈值就是第一个阈值*2即可。

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    Python 实现 Canny 边缘检测算法

    已同步:博客 | 公众号 | 语雀 Canny 边缘检测算法由计算机科学家 John F. Canny 于 1986 年提出的。 Canny 检测算法包含下面几个阶段: 灰度化 高斯模糊 计算图片梯度幅值 非极大值抑制 双阈值选取 灰度化 灰度化实际上是一种降维的操作,可以减少计算。 Canny Edge Detection Step by Step in Python — Computer Vision [3]. canny 算子python实现 [4]. OpenCV-Canny Edge Detection P.S: 代码主要参考了文章 [3],修改了一些错误并写成了类的形式。 PP.S: 文章有错误欢迎指出,互相学习 :)

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    Canny检测的Matlab实现(含代码)

    canny2 bin] = canny1step(img, 22); [msrc thetasrc sectorsrc c1src c2src binsrc] = canny1step(imgsrc canny1step.m function [ m, theta, sector, canny1, canny2, bin] = canny1step( src, lowTh) %canny函数第一步 elseif canny1(y,x)>ratio*lowTh %高阈值处理 canny2(y,x) = canny1(y,x); bin(y,x) = 1 canny1(y-1,x), canny1(y-1,x+1); canny1(y,x-1), canny1(y,x), canny1(y,x+1) ; canny1(y+1,x-1), canny1(y+1,x), canny1(y+1,x+1)]; temMax = max(tem

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    基于FPGA的Canny算子设计(二)

    滞后阈值分割电路设计 滞后阈值需要两个阈值:一种方法是可以根据所要提取的图片,提前定好这两个阈值;另一种方式是采用自动阈值法(如大律法)。这里采用第一种方法。 ...

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    【从零学习OpenCV 4】Canny算法

    Canny算法具有复杂的流程,然而在OpenCV 4中提供了Canny()函数用于实现Canny算法检测图像中的边缘,极大的简化了使用Canny算法提取边缘信息的过程。 Canny()函数的函数原型在代码清单5-32中给出。 代码清单5-32 Canny()函数原型 1. 为了更好的理解Canny()函数的使用方法,在代码清单5-33中给出了利用Canny()函数检测图像边缘的示例程序。 Canny(img, resultLow, 20, 40, 3); 23. 24. //高斯模糊后检测图像边缘 25. Canny(resultG, resultG, 100, 200, 3); 27. 28. //显示图像 29.

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    基于FPGA的Canny算子设计(一)

    Canny算子计算流程: 高斯滤波和Sobel算子已经在前面讲过,所以这里主要讨论非最大值抑制和滞后分割电路设计。

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