测试一把边缘检测py代码段

import cv2
import numpy as np

# 读取原始彩色图像
original_image = cv2.imread('d:/tmp/1.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, threshold1=90, threshold2=250)

# 找到边缘的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 创建一个与原始图像大小相同的黑色图像
overlay = np.zeros_like(original_image)

# 使用红色在原始图像上绘制轮廓，设置线条宽度为10
cv2.drawContours(overlay, contours, -1, (0, 0, 255), thickness=5)

# 将描边的边缘图像与原始彩色图像叠加
result = cv2.addWeighted(original_image, 1, overlay, 0.5, 0)

# 显示结果图像
#cv2.imshow('Original Image', original_image)
cv2.imshow('Edge Image', edges)
#cv2.imshow('Overlay Image', result)

# 等待用户按键后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()