opencv 边缘检测,opencv轮廓检测

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opencv边缘检测--Canny 1原理Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John F.Canny 在1986 年提出的。它是一个有很多步构成的算法，我们接下来会逐步介绍。1.1. 噪声去除由于边缘检测很边缘的表现形式如下所示：优势：图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认定为不相关地信息，还可以保留图像重要地结构属性。用于边缘检测的方法可以分为两类：基于搜索和

在图像梯度这一部分我们会接触查找图像梯度、边缘等，这一部分涉及了三个主要函数：cv.Sobel(),cv.Scharr(),cv.Laplacian(),相对应的，OpenCV提供的三种类型的梯度滤波器(高通滤波器),opencv对应的API有两个：这个直接输入的就是要边缘检测的图像。threshold1应该是下界，2是上界。可选参数apertureSize是Sobel算子的大小(默认值为3),而参数L2gradient是一个布尔值，

  边缘的特征在于像素亮度的突然变化，为了检测边缘，我们需要能够寻找出存在于相邻像素之间的这种变化。来吧，让我们探讨两种OpenCV中的重要边缘检测算法：Sobel边缘检测以及Canny边这里的边缘检测算法可以不使用cv2.Canny()函数，使用其他函数亦可，Canny边缘检测是我用得比较熟悉的，比如cv2.Sobel(),cv2.Scharr(),cv2.Laplacian()etc.,你可以去OpenCV-Pytho

opencv边缘检测边缘检测的一般步骤滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性我们直接使用OpenCV中的Canny()函数进行边缘检测。这个函数有多个参数：第一个参数是待处理的图片；第二、三个参数是两个界限(threshold),其中较小的用来进行边缘连接，较大的用来寻

openCV中实现边缘检测远不止上面介绍的几种，还有一种更强大的方式实现边缘检测，那就是傅立叶变换，它完全可以实现上面说的算法，但是比较复杂而已。我们需要做的Scharr算法的核大小为3，所以和Sobel函数相比，不用设置ksize，其他参数均相同。本案例调用Scharr函数进行边缘检测同样分为了三步，第一步计算x方向的边缘，第二步计算y方向边缘，