Step1：高斯濾波（低通濾波，用高斯濾波器平滑圖像）

• 卷積/卷積核（對應相乘再相加）
• 原始圖片外圍加一圈0，為保證新圖片與原始圖片大小相同
• 卷積核為3*3，外圍補一圈0；卷積核為5*5，外圍補兩圈0

?Step2：計算圖像梯度及梯度方向（圖像增強）

?Step3：非極大值抑制（閾值設置）

?Step4：雙閾值篩選邊緣

#---------------------------------邊緣檢測---------------------------------
import cv2class MainWindow():def __init__(self):super().__init__()img = cv2.imread("D:/Users/xuyf2/Desktop/cp1635564192.jpg")print('img_shape', img.shape)src0 = cv2.resize(img, (640, 480))# src1 = src0[0:480, 365:515]                    # 裁切需要的部分scr1 = cv2.medianBlur(src0, 5)                   # 中值濾波self.line_detect_possible_demo(scr1)def line_detect_possible_demo(self,image):           # 檢測出可能的線段gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)edges = cv2.Canny(gray, 200,610, apertureSize=3)print('edges_shape', edges.shape)cv2.imshow("Canny", edges)if __name__ == '__main__':mainWindow = MainWindow()cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

• 尋找角點?

import cv2
import numpy as npcover_path = "D:/Users/xuyf2/Desktop/lego_jier/cp1622130065.jpg"
im1 = cv2.imread(cover_path)           # 讀取圖片
im2 = cv2.resize(im1,(640,480),)       # 縮放圖片
img = im2[0:400, 80:300]               # 裁剪圖片
scr1 = cv2.medianBlur(img, 5)          # 中值濾波gray = cv2.cvtColor(scr1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)      # 灰度處理
edges = cv2.Canny(gray, 150,400, apertureSize=3)   # 灰度處理
cv2.imshow("Canny", edges)                         # 邊緣檢測
gra = np.float32(edges)
# 角點坐標
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gra, 50, 0.1, 50)
corners = np.int0(corners)for i in corners:                                  # 降維x, y = i.ravel()print([x,y])                                   # 打印角點坐標cv2.circle(img, (x, y), 6, (0, 0, 255), -1)cv2.imwrite('jiaodian.jpg', img)
cv2.imshow('jiaodian', img)
cv2.waitKey(0)

總結

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