Python-OpenCV中的图像处理-边缘检测
边缘检测Canny算子
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Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是 John F.Canny 在
1986 年提出的。它是一个有很多步构成的算法：噪声去除、计算图像梯度、非极大值抑制、滞后阀值等。
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Canny(image: Mat, threshold1, threshold2, edges=..., apertureSize=..., L2gradient=...)
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在 OpenCV 中只需要一个函数： cv2.Canny()，就可以实现边缘检测。第一个参数是输入图像。第二和第三个分别是 minVal 和 maxVal。第三个参数设置用来计算图像梯度的 Sobel卷积核的大小，默认值为 3。最后一个参数是 L2gradient，它可以用来设定求梯度大小的方程。如果设为 True，就会使用我们上面提到过的方程，否则使用方程： Edge−Gradient (G) = jG2 xj + jG2 yj 代替，默认值为 False。
python
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('./resource/opencv/image/messi5.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200) # 边缘检测
plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('origin'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(edges, 'gray'), plt.title('edges'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()