python canny 保留指定区域的轮廓线_opencv python Canny边缘提取实现过程解析

这篇文章主要介绍了opencv python Canny边缘提取实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

Canny是边缘提取算法，在1986年提出的是一个很好的边缘检测器Canny算法介绍

非最大信号抑制：

高低阈值连接：

example

import cv2 as cv

import numpy as np

# canny运算步骤：5步

# 1. 高斯模糊 - GaussianBlur

# 2. 灰度转换 - cvtColor

# 3. 计算梯度 - Sobel/Scharr

# 4. 非极大值抑制

# 5. 高低阈值输出二值图像

# 非极大值抑制：

# 算法使用一个3×3邻域作用在幅值阵列M[i,j]的所有点上；

# 每一个点上，邻域的中心像素M[i,j]与沿着梯度线的两个元素进行比较，

# 其中梯度线是由邻域的中心点处的扇区值ζ[i,j]给出。

# 如果在邻域中心点处的幅值M[i,j]不比梯度线方向上的两个相邻点幅值大，则M[i,j]赋值为零，否则维持原值；

# 此过程可以把M[i,j]宽屋脊带细化成只有一个像素点宽，即保留屋脊的高度值。

# 高低阈值连接

# T1，T2为阈值，凡是高于T2的都保留，凡是低于T1的都丢弃

# 从高于T2的像素出发，凡是大于T1而且相互连接的都保留。最终得到一个输出二值图像

# 推荐高低阈值比值为T2:T1 = 3:1/2:1,其中T2高阈值，T1低阈值

def edge_demo(image):

blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)

gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)

grad_x = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0)

grad_y = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1)

# edge_output = cv.Canny(grad_x, grad_y, 30, 150)

edge_output = cv.Canny(gray, 50, 150)

cv.imshow("gray", gray)

cv.imshow("Canny demo", edge_output)

def main():

src = cv.imread("../images/Crystal.jpg")

cv.imshow("demo",src)

edge_demo(src)

cv.waitKey(0) # 等有键输入或者1000ms后自动将窗口消除，0表示只用键输入结束窗口

cv.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口

if __name__ == '__main__':

main()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

本文标题: opencv python Canny边缘提取实现过程解析

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/299366.html

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