Canny函數詳解

一、canny函數參數

canny函數是opencv庫中的一個重要函數，用於進行邊緣檢測，該函數有五個輸入參數：

• image：表示輸入的灰度圖像或彩色圖像
• threshold1：表示第一個閾值，這個閾值在後面的步驟中用來檢測強邊緣
• threshold2：表示第二個閾值，這個閾值在後面的步驟中用來檢測弱邊緣
• apertureSize：表示Sobel運算元的大小，默認為3，表示3X3的Sobel運算元
• L2gradient：表示是否使用L2範數，默認是False，表示使用L1範數

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 讀入灰度圖像
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
cv2.imshow('edge', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

二、cv2.canny函數

cv2.canny是Opencv庫中核心的canny函數之一，它的功能是進行邊緣檢測，返回一張二值化的邊緣圖像。它具有和canny函數相同的五個輸入參數，使用方法和前面的函數一樣。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')  # 讀入彩色圖像
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
cv2.imshow('edge', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、canny函數怎麼用

使用canny函數進行圖像邊緣檢測，首先需要明確以下幾個步驟：

• 灰度化：如果圖像是彩色圖像，需要將其轉化為灰度圖像，因為對於彩色圖像來說，每個像素點有三個分量，比較複雜。轉化為灰度圖可以讓每個像素點只有一個數值，利於後面的處理。
• 高斯濾波：使用高斯濾波器對圖像進行平滑，減少雜訊干擾。高斯濾波器的大小和sigma值需要根據實際情況進行選擇。
• Sobel運算元：使用Sobel運算元進行邊緣檢測，求出每個像素點的梯度大小和方向。
• 非極大值抑制：在梯度圖上，將梯度方向與相鄰像素點進行比較，只保留局部最大值，抑制非極大值。
• 雙閾值檢測：設置兩個閾值，將梯度值高於第一個閾值的像素點標記為強邊緣，低於第二個閾值的像素點刪除，介於兩個閾值之間的像素點標記為弱邊緣，為了提升檢測的準確率，可以進行邊緣連接。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 轉化為灰度圖
gauss = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)  # 高斯濾波
edge = cv2.Canny(gauss, 100, 200)  # canny邊緣檢測

cv2.imshow('edge', edge)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四、canny函數的含義

canny函數是用於進行邊緣檢測的函數，可以檢測出圖像中的強邊緣和弱邊緣，將強邊緣和弱邊緣進行連接，形成一個完整的邊緣。

五、canny函數怎麼讀

canny函數的讀法是Canny，發音為 [‘kæni]。

六、opencv canny函數

opencv庫中的canny函數可以進行圖像的邊緣檢測，可以幫助我們檢測圖像中的物體邊緣，進而進行物體檢測和識別等工作。

七、canny邊緣檢測演算法

canny邊緣檢測演算法是一種經典的邊緣檢測方法，可以有效地提取出圖像中的邊緣信息。這個演算法的主要思想是：

• 平滑處理：對原始圖像進行高斯平滑，目的是減少雜訊影響。
• 計算梯度值和方向：使用Sobel運算元計算圖像中每個像素點的梯度（即變化量）大小和方向。
• 非極大值抑制：在梯度圖上，將梯度方向與相鄰像素點進行比較，只保留局部最大值，抑制非極大值。
• 雙閾值檢測：設置兩個閾值，將梯度值高於第一個閾值的像素點標記為強邊緣，低於第二個閾值的像素點刪除，介於兩個閾值之間的像素點標記為弱邊緣，為了提升檢測的準確率，可以進行邊緣連接。

八、canny演算法

canny演算法是一種經典的邊緣檢測演算法，它的主要思想是通過對圖像進行平滑處理，計算梯度圖像，非極大值抑制和雙閾值檢測等操作，找到圖像中的強邊緣和弱邊緣，並將它們連接起來形成一條完整的邊緣。

九、canny運算元模板

canny運算元模板是用來計算梯度大小和方向的，它包含兩個模板，即SobelX和SobelY：

SobelX = [[-1, 0, 1],
          [-2, 0, 2],
          [-1, 0, 1]]

SobelY = [[-1, -2, -1],
          [ 0,  0,  0],
          [ 1,  2,  1]]

使用這兩個模板對圖像進行卷積，即可求出每個像素點的梯度值和方向。