OpenCV图像处理——边缘检测

目录

  • 原理
  • Sobel检测算子
    • 方法
    • 应用
  • Laplacian算子
  • Canny边缘检测
    • 原理

原理

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Sobel检测算子

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方法

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应用

sobel_x_or_y=cv.Sobel(src,ddepth,dx,dy,dst,ksize,scale,delta,borderType)

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import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as pltimg=cv.imread('./汪学长的随堂资料/4/图像操作/cat.jpg',0)
# sobel
x=cv.Sobel(img,cv.CV_16S,1,0)
y=cv.Sobel(img,cv.CV_16S,0,1)
absx=cv.convertScaleAbs(x)
absy=cv.convertScaleAbs(y)
res=cv.addWeighted(absx,0.5,absy,0.5,0)
plt.imshow(res,cmap='gray')

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# scharr
x=cv.Sobel(img,cv.CV_16S,1,0,ksize=-1)
y=cv.Sobel(img,cv.CV_16S,0,1,ksize=-1)
absx=cv.convertScaleAbs(x)
absy=cv.convertScaleAbs(y)
res=cv.addWeighted(absx,0.5,absy,0.5,0)
plt.imshow(res,cmap='gray')

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Laplacian算子

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laplacian=cv.Laplacian(src,ddepth[,dst[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]]]])

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res=cv.Laplacian(img,cv.CV_16S)
res=cv.convertScaleAbs(res)
plt.imshow(res,cmap='gray')

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Canny边缘检测

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原理

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canny=cv.Canny(img,threshold1,threshold2)

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res=cv.Canny(img,0,100)
plt.imshow(res,cmap='gray')

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