在 opencv 中只需要乙個函式：cv2.canny()，就可以完成以上幾步。讓我們看如何使用這個函式。這個函式的第乙個引數是輸入影象。第二和第三個分別是 minval 和 maxval。第三個引數設定用來計算影象梯度的 sobel卷積核的大小，預設值為 3。最後乙個引數是 l2gradient，它可以用來設定求梯度大小的方程。如果設為 true，就會使用我們上面提到過的方程，否則
使用方程：
消除雜訊：使用高斯平滑濾波器卷積降噪。
計算梯度幅值和方向：此處按照sobel濾波器的步驟來操作：（1）運用一對卷積陣列（分別作用於x和y方向），（2）計算梯度幅值和方向，梯度方向一般取0度、45度、90度、135度這4個可能的角度之一。
非極大值抑制：這一步排除非邊緣畫素，僅僅保留了一些細線條（候選邊緣）
滯後閾值：滯後閾值需要兩個閾值（高閾值和低閾值）
（1）若某一畫素位置的幅值超過高閾值，該畫素被保留為邊緣畫素。
（2）若某一畫素位置的幅值小於低閾值，該畫素被排除。
（3）若某一畫素位置的幅值在兩個閾值之間，該畫素僅僅在連線到乙個高於高閾值的畫素時被保留。
void canny(inputarray,outputarray,double threshold1,double threshold2,int aperturesize=3,bool l2gradient=false)
*第乙個引數，輸入影象，且需為單通道8位影象。
*第二個引數，輸出的邊緣圖。
*第三個引數，第乙個滯後性閾值。用於邊緣連線。
*第四個引數，第二個滯後性閾值。用於控制強邊緣的初始段，高低閾值比在2:1到3:1之間。
*第五個引數，表明應用sobel運算元的孔徑大小，預設值為3。
*第六個引數，bool型別l2gradient，乙個計算影象梯度幅值的標識，預設值false。
r=cv2.canny(o,100,200)
o:原影象
100：最小閾值
200：最大閾值
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
o=cv2.imread("image\\lena.bmp",cv2.imread_grayscale)
r=cv2.canny(o,100,200)
#使用cv2中的imshow()函式進行繪圖
兩個閾值threshold1和threshold2兩個值越小，內容越豐富
Canny邊緣檢測
1.canny邊緣檢測基本原理 1 圖象邊緣檢測必須滿足兩個條件 一能有效地抑制雜訊 二必須盡量精確確定邊緣的位置。2 根據對訊雜比與定位乘積進行測度，得到最優化逼近運算元。這就是canny邊緣檢測運算元。3 類似與marr log 邊緣檢測方法，也屬於先平滑後求導數的方法。2.canny邊緣檢測演...
Canny邊緣檢測
canny運算元是邊緣檢測運算元中最常用的一種，是公認效能優良的一種運算元，常被其它邊緣檢測運算元作為標準運算元進行優劣分析。canny演算法基本可以分為3個步驟 平滑 梯度計算 基於梯度值及梯度方向的候選點過濾 1 平滑 影象梯度的計算對雜訊很敏感，因此必須首先對其進行低通濾波。在這裡使用5 5的...
Canny邊緣檢測
canny邊緣檢測是一種非常流行的邊緣檢測演算法，是john canny在1986年提出的。它是乙個多階段的演算法，即由多個步驟構成。1.影象降噪 2.計算影象梯度 3.非極大值抑制 4.閾值篩選 我們就事後諸葛亮，分析下這個步驟的緣由。首先，影象降噪。我們知道梯度運算元可以用於增強影象，本質上是通...