Canny邊緣檢測

在Opencv中卻使用起來非常方便。

在學(xué)習(xí)完書本上的內(nèi)容之后做的筆記，目前還沒有開始看算法：

高斯濾波器對圖像進(jìn)行去噪

計算梯度

在邊緣上使用非最大抑制（NMS）

在檢測到的邊緣上使用雙閾值去除假陽性

分析所用的邊緣以及其之間的連接

效果

原圖：

算法效果圖：

使用的生成代碼：

import cv2img = cv2.imread('2.jpg') data = (100, 300) cv2.imshow('img-Canny', cv2.Canny(img, *data)) cv2.imwrite('2-Canny.jpg', cv2.Canny(img, *data)) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

data是要傳進(jìn)去的兩個參數(shù)，經(jīng)過調(diào)整發(fā)現(xiàn)，當(dāng)data的兩個值變化的時候會影響到邊緣檢測的效果。
data = (200, 300)時：

data = (100, 200)時

data = (100, 400)時

data = (400, 400)時

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的opencv-Canny边缘检测（Python）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。