opencv-04-Canny detección de bordes

Detección de bordes caninos

• 1. Use un filtro gaussiano para suavizar la imagen y filtrar el ruido.
• 2. Calcule la intensidad del gradiente y la dirección de cada píxel en la imagen.
• 3. La supresión no máxima se aplica para eliminar la respuesta espuria causada por la detección de bordes.
• 4. La detección de doble umbral se utiliza para determinar los bordes reales y potenciales.
• 5. Finalice la detección de bordes suprimiendo los bordes débiles aislados.

1: filtro gaussiano

2: gradiente y dirección

3: supresión no máxima

4: detección de doble umbral

img=cv2.imread("lena.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# minVal和maxVal
v1=cv2.Canny(img,80,150)
v2=cv2.Canny(img,50,100)

res = np.hstack((v1,v2))
cv_show(res,'res')

img=cv2.imread("car.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

v1=cv2.Canny(img,120,250)
v2=cv2.Canny(img,50,100)

res = np.hstack((v1,v2))
cv_show(res,'res')