OpenCV自学笔记3：Canny边缘检测

本文主要是介绍OpenCV自学笔记3：Canny边缘检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Canny边缘检测

引言
OpenCV提供了Canny边缘检测函数，只用一行代码就能实现图像的边缘检测，看到这里你是不是很激动呢？

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Canny边缘检测实例

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2image = cv2.imread('images/test.jpg')
cv2.namedWindow("Image")# Canny函数，三个参数：源图像，低阈值，高阈值
image = cv2.Canny(image, 200, 300)cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)

程序的运行结果如下：

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自己写一个小Demo 模拟边缘检测

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2
import numpy as npimage = cv2.imread('images/test.jpg')# Step1. 自定义Sobel卷积核
kernel_x = np.array([[-1, 0, 1],[-2, 0, 2],[-1, 0, 1]])kernel_y = np.array([[1, 2, 1],[0, 0, 0],[-1, -2, -1]])# Step2. 初始化中间结果矩阵
gx = np.zeros(image.shape, dtype = np.uint8)
gy = np.zeros(image.shape, dtype = np.uint8)# Step3. 使用自定义的卷积核进行卷积
cv2.filter2D(image, -1, kernel_x, gx)
cv2.filter2D(image, -1, kernel_y, gy)
# 显示卷积的中间结果
cv2.imshow("gx", gx)
cv2.imshow("gy", gy)# Step4. 合并两个图像
gx = cv2.addWeighted(gx, 0.5, gy, 0.5, 0)
cv2.imshow("gx2", gx)# Step5. 阈值抑制处理
thresh = 50 #阈值设置为50
ret, dst = cv2.threshold(gx, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("ss", dst)cv2.waitKey(0)

程序的运行结果如下：

可以看到，程序简单提取了图像中的边缘。当然，如果要实现完整的Canny边缘检测，还需要进行非极大值抑制和边缘跟踪。

有关Canny边缘检测的C++源码分析，请看这里

这篇关于OpenCV自学笔记3：Canny边缘检测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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