opencv基礎操作 邊緣檢測

共用了兩種方法進行檢測

方法1: 使用opencv的canny進行邊緣檢測，在此之前先變灰和加入高斯模糊

方法2: 對二值化，隨後找到關鍵點，並在空白畫板畫關鍵點

import cv2 as cv

import numpy as np
# 讀路徑下的
# 建立純黑畫板
blank = np.zeros(img.shape, dtype="uint8")
# 變灰
gray = cv.cvtcolor(img, cv.color_bgr2gray)
cv.imshow("gray", gray)
# 模糊, 如果不用模糊,邊緣點會非常多 
blur = cv.gaussianblur(gray, (5,5), cv.border_default)
# 二值化 尋找邊緣點並畫圖
ret, thresh = cv.threshold(gray, 125, 225,cv.thresh_binary)
cv.drawcontours(blank, counters, -1, (255,255,255), 1)
# print(len(counters))
# 邊緣檢測
				
Opencv 邊緣檢測
2018 7 5 凌晨 萬萬要認真，今晚抄書都能抄錯，是在該打。書上的一行 graysrc cv2.cvtcolor blurredsrc,cv2.color bgr2gray 硬生生被我抄成了 graysrc cv2.cvtcolor blurredsrc,cv2.color bayer bgr2...
				
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include stdafx.h include using namespace cv using namespace std int edgethresh 1 宣告 原始，灰度，和 canny邊緣 mat image,cedge mat gray,edge void ontrackbar int,...
				
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