OpenCV-python Canny边缘检测1

OpenCV-python Canny边缘检测详解 OpenCV-python Canny边缘检测是一种常用的图像处理技术，用于检测图像中的边缘信息。本文将详细介绍OpenCV-python中Canny边缘检测的原理、实现方法和代码实现。 一、Canny边缘检测原理 Canny边缘检测算法是由John F. Canny在1986年提出的，该算法基于梯度检测和非极大值抑制的思想。该算法主要分为五个步骤： 1. 噪音去除：使用高斯滤波器去除噪音，平滑图像。 2. 计算图像梯度：使用Sobel算子计算图像的水平方向和竖直方向的梯度。 3. 梯度方向分类：根据得到的梯度图，分类梯度方向为垂直、水平、对角线等四类。 4. 非极大值抑制：扫描图像，去除非边界上的点，保留梯度最大值的点。 5. 滞后阈值：设置两个阈值，判定边界的真实性。 二、OpenCV中的Canny边界检测 OpenCV提供了一个名为cv2.Canny()的函数，用于实现Canny边缘检测。该函数的四个参数分别是： 1. 输入图像 2. 第一个阈值 3. 第二个阈值 4. Sobel卷积核的大小 代码实现： ``` import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('1024.jpg',0) edges = cv2.Canny(img,100,200) plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap='gray') plt.title('original'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap='gray') plt.title('edge'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() ``` 三、Canny边缘检测的优点 Canny边缘检测算法具有以下几个优点： 1. 高检测准确率：Canny算法可以检测到图像中的大多数边缘信息。 2.抗噪音能力强：Canny算法可以有效地去除噪音，提高检测准确率。 3. 实时性好：Canny算法可以实时地检测图像中的边缘信息。 四、Canny边缘检测的应用 Canny边缘检测算法广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器人视觉等领域，例如： 1. 目标检测：Canny算法可以用于检测图像中的目标边缘。 2. 图像分割：Canny算法可以用于图像分割，提取图像中的edge信息。 3. 机器人视觉：Canny算法可以用于机器人视觉系统，检测环境中的边缘信息。 OpenCV-python Canny边缘检测是一种常用的图像处理技术，广泛应用于计算机视觉、图像处理等领域。