python-opencv Tutorials 一码人翻译（16）图像处理----Canny边缘检测

目标

在这一章中，我们将学习

精明边缘检测概念

OpenCV的功能：cv.Canny()

OpenCV将以上所有的功能都放在一个单独的函数中，cv.Canny()。我们将会看到如何使用它。第一个参数是我们的输入图像。第二和第三个参数分别是我们的minVal和maxVal。第三个参数是aperture_size。它是用于寻找图像渐变的Sobel内核的大小。默认情况下是3。最后一个参数是l2梯度，它指定了寻找梯度大小的方程。如果它是真的，它使用上面提到的方程，它更准确，否则它会使用这个函数：

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv.imread('xiangqi.jpg',0)
edges = cv.Canny(img,100,200)

plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray')
plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()