OpenCV图像处理技术（Python）——Canny边缘检测

OpenCV图像处理技术（Python）——Canny边缘检测

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1.去燥

2.计算梯度

3.非极大值抑制
目的：边缘细化

4.双阈值边缘

知识储备：

Canny边缘检测
（1) 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。
（2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。
（3) 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。
（4) 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。
（5) 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。

import cv2
def doCanny(x):
position = cv2.getTrackbarPos(“CannyBar”, “Canny”)
canny = cv2.Canny(gauss, position, position*2.5)
cv2.imshow(“Canny”, canny)

img = cv2.imread(“peppa.png”,0)
gauss = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 1)

cv2.namedWindow(“Canny”)
cv2.createTrackbar(“CannyBar”, “Canny”, 1, 100, doCanny)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

本小节到此结束，谢谢大家！
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