W3Cschool
恭喜您成為首批注冊用戶
獲得88經(jīng)驗值獎勵
人類在看到粗糙的草圖后,可以輕松識別出許多物體類型及其姿態(tài)。 這就是為什么邊緣在人類生活以及計算機(jī)視覺應(yīng)用中扮演重要角色的原因。 OpenCV 提供了非常簡單而有用的函數(shù) Canny()
來檢測邊緣。
示例
以下示例顯示了邊緣的清晰標(biāo)識。
如下所示導(dǎo)入 OpenCV 包 -
import cv2
import numpy as np
使用 imread()
函數(shù)讀取一個指定的圖像 -
image = cv2.imread('Penguins.jpg')
現(xiàn)在,使用 Canny()
函數(shù)來檢測已讀圖像的邊緣。
cv2.imwrite('edges_Penguins.jpg',cv2.Canny(image,200,300))
要顯示具有邊緣的圖像,請使用 imshow()
函數(shù),參考以下代碼 -
cv2.imshow('edges', cv2.imread('edges_Penguins.jpg'))
這個 Python 程序?qū)?chuàng)建一個名為 edges_penguins.jpg 的圖像并進(jìn)行邊緣檢測。
Copyright©2021 w3cschool編程獅|閩ICP備15016281號-3|閩公網(wǎng)安備35020302033924號
違法和不良信息舉報電話:173-0602-2364|舉報郵箱:jubao@eeedong.com
掃描二維碼
下載編程獅App
編程獅公眾號
聯(lián)系方式:
更多建議: