Python3+OpenCV：图片的边缘检测

 Python3+OpenCV：图片的边缘检测

• Canny边缘检测的简单概念
• OpenCV函数：cv2.Canny()

Canny边缘检测方法常被誉为边缘检测的最优方法，下面是代码：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import numpy as np

# 1.Canny边缘检测
img = cv2.imread('handwriting.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 30, 70)

cv2.imshow('canny', np.hstack((img, edges)))
cv2.waitKey(0)

边缘检测后 运行的效果

 

Canny推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间。

先阈值分割后检测

其实很多情况下，阈值分割后再检测边缘，效果会更好：

代码如下：

 

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('handwriting.jpg', 0)
# 2.先阈值，后边缘检测
# 阈值分割（使用到了番外篇讲到的Otsu自动阈值）
_, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
edges = cv2.Canny(thresh, 30, 70)

cv2.imshow('canny', np.hstack((img, thresh, edges)))
cv2.waitKey(0)

效果如下：