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1#xff0c;对图像进行GaussianBlur(高斯模糊)消除一些噪声 2#xff0c;对图像进行灰度转换cvtColor 3#xff0c;计算梯度Sobel/Scharr 4#xff0c;非最大信号抑制 5#xff0c;高低阈值输出二值图像 设定两个阈值T1和T2#xff0c;凡是高于T2的都保…一、算法步骤
1对图像进行GaussianBlur(高斯模糊)消除一些噪声 2对图像进行灰度转换cvtColor 3计算梯度Sobel/Scharr 4非最大信号抑制 5高低阈值输出二值图像 设定两个阈值T1和T2凡是高于T2的都保留凡是低于T1的都舍弃。 从高于T2的像素出发凡是大于T1并且相互连接的都保留。 最终得到一个输出二值图像。 推荐高低阈值比为T2T131或者21其中T2为高阈值T1为低阈值。
二、Canny边缘检测算法
cv2.Canny(xgrad,ygrad,50,150)x方向梯度、y方向梯度、低阈值、高阈值
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as pltdef edge(image):blurred cv2.GaussianBlur(image,(3,3),0)gray cv2.cvtColor(blurred,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#x Gradientxgrad cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16SC1,1,0)#y Gradientygrad cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16SC1,0,1)#Cannyedge_output cv2.Canny(xgrad,ygrad,50,150)#edge_output cv2.Canny(gray,50,150)cv2.imshow(Canny Edge,edge_output)dst cv2.bitwise_and(image,image,maskedge_output)cv2.imshow(Color Edge,dst)src cv2.imread(rG:\Juptyer_workspace\study\opencv\opencv3\a1.jpg)
cv2.imshow(image,src)
cv2.namedWindow(image,cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
edge(src)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()效果图如下
