初识OpenCV-Python - 010: 精致边缘探测

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本节主要介绍使用Canny函数达到边缘探测的结果。

Code:

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread(‘ball.png‘,0)
/**

Canny(image, threshold1, threshold2[,edges[,apertureSize[,L2gradient]]]
Canny 实现步骤：
1.去除噪音（一般使用高斯函数）
2. 找到图像的梯度
3.Non-maximum抑制
4.磁滞阈值（2个阈值，最小值和最大值：
大于最大值的一定是边界，
小于最小值的肯定不是边界，去掉。
处于最小值和最大值之间的，要看关联，与肯定是边界的关联，那么该值判定为边界值，反之，则不为边界值）
**/
edges = cv2.Canny(img, 100,200)

plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = ‘gray‘)
plt.title(‘Original Image‘), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = ‘gray‘)
plt.title(‘Edge Image‘), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

初识OpenCV-Python - 010: 精致边缘探测

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原文地址：https://www.cnblogs.com/August2019/p/12015606.html