【摘要】：Canny边缘检测是一种非常经典的边缘检测算法，早在1986年由John F.Canny提出。主要过程包括：平滑降噪、求图像梯度、非极大值抑制与滞后阈值，请看下面的示例：import numpy as npimport cv2image=cv2.imreadcv2. imshowblured=cv2.cvtColorblured=cv2.GaussianBlurcv2. imshowcanny=cv2.Cannycv2. imshowcv2. waitKey以上代码先将图像转换为灰度图，然后进行平滑操作，最后使用Canny算子进行边缘检测，检测结果如图3-17所示。图3-17Canny边缘检测示例图cv2. Canny（）函数的第一个参数是输入图像。当图像的灰度梯度值高于maxVal时被认为是真的图像边缘，同时忽略掉那些低于minVal的边缘。
Canny边缘检测是一种非常经典的边缘检测算法，早在1986年由John F.Canny提出。主要过程包括：平滑降噪、求图像梯度、非极大值抑制与滞后阈值，请看下面的示例：
import numpy as np
import cv2
image=cv2.imread（"lena.jpg"）
cv2. imshow（"image"，image）
blured=cv2.cvtColor（image, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
blured=cv2.GaussianBlur（blured，（5，5），0）
cv2. imshow（"Blurred"，blured）(www.xing528.com)
canny=cv2.Canny（blured，30，150）
cv2. imshow（"Canny"，canny）
cv2. waitKey（0）
以上代码先将图像转换为灰度图，然后进行平滑操作，最后使用Canny算子进行边缘检测，检测结果如图3-17所示。
图3-17 Canny边缘检测示例图
cv2. Canny（）函数的第一个参数是输入图像。第二和第三个分别是minVal和maxVal。当图像的灰度梯度值高于maxVal时被认为是真的图像边缘，同时忽略掉那些低于minVal的边缘。如果介于两者之间的梯度值，还有根据这个点是否与某个已经被确定为真正的边缘相连，如果相连就判断其为边缘点，反之不是。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
