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Opencv Canny边缘检测 边缘强度

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Opencv Canny边缘检测边缘强度的完整攻略

Opencv Canny边缘检测是一种常用的图像处理技术，可以用于图像的边缘检测、特征提取等。本文详细讲解Opencv Canny边缘检测边缘强度的完整攻略，包括基本原理、方法和两个示例说明。

Opencv Canny边缘检测的基本原理

Opencv Canny边缘检测是一种基于梯度变化的边缘检测算法，通过对图像进行高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制、双阈值处理等操作，实现对图像的边缘检测。其中，边缘强度是指像素点的梯度大小，是Canny边缘检测的重要输出结果之一。具体实现方法包括：

  • cv2.Canny函数：用于图像的边缘检测。

Opencv Canny边缘检测的使用方法

Opencv库提供cv2.Canny函数，可以用于图像的边缘检测。函数的基本语法如下：

edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]])

其中，image表示输入图像threshold1和threshold2表示双阈值处理的两个阈值，edges表示输出的边缘图像，apertureSize表示Sobel算子的大小，L2gradient表示是否使用L2范数计算梯度大小。

示例说明

下面是两个Opencv Canny边缘检测边缘强度的示例：

示例1：使用Canny边缘检测获取边缘强度

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用Canny边缘检测获取边缘强度
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 显示原始图像和边缘强度图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.title('Edge Strength'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和边缘强度图像。

示例2：使用Canny边缘检测获取边缘强度并绘制边缘

import cv2
import numpy as np
from matplotlib pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用Canny边缘检测获取边缘强度
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 绘制边缘
contours, hierarchy = cv2Contours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
img_contours = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示原始图像和绘制边缘后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_contours, cmap='gray')
plt.title('Edge Detection'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和绘制边缘后的图像。

结论

Opencv Canny边缘检是一种基于梯度变化的边缘检测算法，通过对图像进行高斯滤波、算梯度、非极大值抑、双阈值处理等操作，实现对图像的边缘检测。通过Opencv中的cv2.Canny函数，可以实现对图像的边缘检测，并获取边缘强度。通过本文介绍，应该已经了解了Opencv Canny边缘检测边缘强度的基本原理、方法和个示例说明，根据需要灵使用。

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