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  • 机器视觉目标图片边缘提取

    在Python环境中搭建机器视觉创新实践的开发环境

    1.在已经安装配置完成Python环境的前提下,配置opencv环境

    在配置opencv环境前,还需要先安装matplotlib、numpy库,这两个库主要为图像处理的库。

    打开cmd控制台,输入pip install matplotlib,点击回车键,系统自行搜索安装matplotlib库,运行过程中,应保持网络的连接,如图:

    同理,在cmd控制台中分别输入pip install numpy和pip install opencv-python安装numpy和opencv库。

    2.选择目标边缘提取图片feature.jpg

    3.编码实现边缘提取 

    #导入库文件
    import cv2
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    #导入目标图片
    img=cv2.imread('feature.jpg',0)
    #调用cv2.Canny()函数对图片进行边缘提取,并显示
    edges = cv2.Canny(img,100,200)
    plt.subplot(121),
    plt.imshow(img,cmap = 'gray')
    plt.title('artwork_master'), plt.xticks([]), 
    plt.yticks([])plt.subplot(122),
    plt.imshow(edges,cmap = 'gray')
    plt.title('Canny edge_detection'), 
    plt.xticks([]), 
    plt.yticks([])
    plt.show()

    4.实验效果图

    5.总结

    在Pythong环境中配置opencv环境,只需要下载Python对应的opencv库就可以解决问题,本次实验,我是在jupyter notebook编译环境中实现的,也可以选择在sublime中编码实现。

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