python 机器视觉测量,《opencv3机器视觉Python语言实现》学习笔记之canny 边缘检测...

《opencv3机器视觉Python语言实现》学习笔记之canny 边缘检测

《opencv3机器视觉Python语言实现》学习笔记之canny 边缘检测

源《opencv3机器视觉Python语言实现》,仅用作个人复习

canny 边缘检测

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部分代码:

# canny 边缘检测

'''

1、使用高斯滤波器,平滑图像,除燥

2、计算像素点的梯度强度和方向

3、应用非极大值抑制,消除边缘检测带来的杂散响应

4、应用双阈值检测来确定真实的边缘 推荐高低阈值比 T2/T1 =3:1 or2:1

5、通过抑制孤立的弱边缘,来最终完成边缘检测

'''

image = img.copy()

# 预处理

blurred = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)#高斯滤波 模糊处理

gray = cv2.cvtColor(blurred, cv2.COLOR_RGB2GRAY)#灰度化

xgrad = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_16SC1, 1, 0) #计算图像梯度 x方向梯度

ygrad = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_16SC1, 0, 1) #计算图像梯度 y方向梯度

edge_output = cv2.Canny(xgrad, ygrad, 50, 150)#边缘检测

cv2.imshow("Canny Edge", edge_output)

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