[学习笔记] cv2.Canny 边缘检测

Canny边缘检测

 

 

函数原型

 

edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]])

 

参数解释

• image：源图像
• threshold1：阈值1
• threshold2：阈值2
• apertureSize：可选参数，Sobel算子的大小

其中，较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘，但一般情况下检测的效果不会那么完美，边缘检测出来是断断续续的。所以这时候用较小的第一个阈值用于将这些间断的边缘连接起来。

函数返回的是二值图，包含检测出的边缘

 

使用

import numpy as np
import cv2 as cv
cv.namedWindow("images")
def nothing():
    pass
cv.createTrackbar("s1","images",0,255,nothing)
cv.createTrackbar("s2","images",0,255,nothing)
img = cv.imread("test/scene2.png",0)
while(1):
    s1 = cv.getTrackbarPos("s1","images")
    s2 = cv.getTrackbarPos("s2","images")
    out_img = cv.Canny(img,s1,s2)
    cv.imshow("img",out_img)
    k = cv.waitKey(1)
    if k==ord("q"):
        break
cv.destroyAllWindows()