3种python3的canny边缘检测之静态,可调节和自适应

Python015

3种python3的canny边缘检测之静态,可调节和自适应,第1张

先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测:

内容:

1 canny的边缘检测的介绍。

2 三种方法的canny的边缘检测,由浅入深地介绍:固定值的静态,可自调节的,自适应的。

说明:

1 环境:python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。

2 图片:来自品阅网正版免费图库。

3 实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章:

上述的代码,本机均有报错,故对代码进行修改,注释和运行。

初级canny:

1 介绍:opencv中给出了canny边缘检测的接口,直接调用:

即可得到边缘检测的结果ret,其中,t1,t2是需要人为设置的阈值。

2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。

3 Canny函数及使用:

4 Canny边缘检测流程:

去噪 -->梯度 -->非极大值抑制 -->滞后阈值

5 代码:

6 操作和过程:

7 原图:

8 疑问:

ret = cv2.canny(img,t1,t2),其中,t1,t2是需要人为设置的阈值,一般人怎么知道具体数值是多少,才是最佳的呀?所以,这是它的缺点。

中级canny:

1 中级canny,就是可调节的阈值,找到最佳的canny边缘检测效果。

2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。

3 代码:

4 操作和效果:

5 原图:

高级canny:

1 自适应canny的算法:

ret = cv2.canny(img,t1,t2)

即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1,t2。

2 文件结构:

3 main.py代码:

4 dog.py代码:

5 bilateralfilt.py代码:

6 原图:

7 效果图:本文第一个gif图,此处省略。

小结:

1 本文由浅入深,总结的很好,适合收藏。

2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测,很有帮助。

3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章,虽然我进行代码的删除,注释,修改,优化等操作,故我不标注原创,对原作者表达敬意。

4 自己总结和整理,分享出来,希望对大家有帮助。

指定是不要分号的 Python 不用“”

Python 主要靠换行和缩进的(缩进不要用Tab)

你那个语法检测  他有些是语法错误  有些是格式错误吧

有些要留个空格啊  有些又不要空格啊 这些都是格式

是为了方便阅读代码的 不遵守也行的 只要过一段时间后 你自己还看得懂

语法错误就不行的 他就没法执行了

看看这个有没有帮助

Python flake8 错误提示及解决方法

Python之PEP8编码规范

按你的代码试的结果  全好

你看你那些红色的叹号应该就是语法错误  黄色的叹号就是格式问题