Python OpenCV–Canny()函数
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-opencv-canny-function/
在本文中，我们将在 OpenCV 中看到 Canny Edge 滤镜。OpenCV 中的 Canny()函数用于检测图像的边缘。
语法: cv2。Canny(图像，下，上，孔径大小，L2Gradient)
其中:
- 图像:将应用 Canny 滤波器的输入图像
- T_lower:滞后阈值中的下阈值
- T_upper:滞后阈值中的上限阈值
- aperture_size:索贝尔滤镜的光圈大小。
- L2Gradient:布尔参数，用于计算边缘梯度时更精确。
Canny 边缘检测是一种由 4 个主要步骤组成的算法:
- 使用高斯平滑降低噪声。
- 使用索贝尔滤波器计算图像梯度。
- 应用非最大值抑制或 NMS 只是吉普当地的最大值
- 最后，应用滞后阈值，该阈值是 Canny()函数中使用两个阈值 T_upper 和 T_lower。
输入图像:
基本示例 Canny()函数
Python 3
import cv2
img = cv2.imread("test.jpeg") # Read image
# Setting parameter values
t_lower = 50 # Lower Threshold
t_upper = 150 # Upper threshold
# Applying the Canny Edge filter
edge = cv2.Canny(img, t_lower, t_upper)
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('edge', edge)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出:
Canny()函数带 Aperture_size
这是一个可选参数，用于指定在 Canny 算法中用于计算梯度的 Sobel 滤波器的顺序。默认值为 3，其值应为 3 到 7 之间的奇数。当您想要检测更详细的特征时，可以增加光圈大小。
Python 3
import cv2
img = cv2.imread("test.jpeg") # Read image
# Setting All parameters
t_lower = 100 # Lower Threshold
t_upper = 200 # Upper threshold
aperture_size = 5 # Aperture size
# Applying the Canny Edge filter
# with Custom Aperture Size
edge = cv2.Canny(img, t_lower, t_upper,
apertureSize=aperture_size)
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('edge', edge)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出:
Canny()函数带 L2Gradient
这是一个布尔参数，指定是要计算通常的梯度方程还是 L2Gradient 算法。同样，这是一个可选参数。L2gradient 什么都不是我的 sqrt(gradient _ x _ square+gradient _ y _ square)，而 L1gradient 只是 abs(gradient_x) + abs(gradient_y)。
Python 3
import cv2
img = cv2.imread("test.jpeg") # Read image
t_lower = 100 # Lower Threshold
t_upper = 200 # Upper threshold
aperture_size = 5 # Aperture size
L2Gradient = True # Boolean
# Applying the Canny Edge filter with L2Gradient = True
edge = cv2.Canny(img, t_lower, t_upper, L2gradient = L2Gradient )
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('edge', edge)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出:
Canny()函数同时具有孔径大小和 L2 梯度
这里我们将在函数中使用这两个属性。
Python 3
import cv2
img = cv2.imread("test.jpeg") # Read image
# Defining all the parameters
t_lower = 100 # Lower Threshold
t_upper = 200 # Upper threshold
aperture_size = 5 # Aperture size
L2Gradient = True # Boolean
# Applying the Canny Edge filter
# with Aperture Size and L2Gradient
edge = cv2.Canny(img, t_lower, t_upper,
apertureSize = aperture_size,
L2gradient = L2Gradient )
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('edge', edge)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出:
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