[學習筆記] cv2.Canny 邊緣檢測

Canny邊緣檢測

 

 

函數原型

 

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

 

 

參數解釋

• image：源圖像
• threshold1：閾值1
• threshold2：閾值2
• apertureSize：可選參數，Sobel算子的大小

其中，較大的閾值2用於檢測圖像中明顯的邊緣，但一般情況下檢測的效果不會那么完美，邊緣檢測出來是斷斷續續的。所以這時候用較小的第一個閾值用於將這些間斷的邊緣連接起來。

函數返回的是二值圖，包含檢測出的邊緣

 

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()