果洛管道保温施工队 python opencv实现图像边缘检测

本文利用python opencv进行图像的边缘检测，一般要经过如下几个步骤：

1930年，毛泽东同志在三明进行革命实践时，写下了“宁化、清流、归化，路隘林深苔滑”等生动词句，广袤的森林、苍翠的群山，就是三明生态的真实写照。

6月3日，国务院办公厅印发《深化医药卫生体制改革2024年重点工作任务》，提出因地制宜学习广三明医改经验。这是继深化医药卫生体制改革2021年、2022年重点任务后，国务院办公厅再次发文深入广三明医改经验。

1、去噪

如cv2.GaussianBlur()等函数；

2、计算图像梯度

图像梯度表达的是各个像素点之间，像素值大小的变化幅度大小，变化较大，则可以认为是出于边缘位置，多可简化为如下形式：

3、非大值抑制

在获得梯度的方向和大小之后，设备保温施工应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中大的。如下图所示：

4、滞后阈值

现在要确定那些边界才是真正的边界。这时我们需要设置两个阈值：minVal 和maxVal。当图像的灰度梯度高于maxVal 时被认为是真的边界，那些低于minVal 的边界会被抛弃。如果介于两者之间的话，就要看这个点是否与某个被确定为真正的边界点相连，如果是就认为它也是边界点，如果不是就抛弃。如下图：

在Python Opencv接口中，提供了Canny函数，可以对图像进行一键执行边缘检测。 

接下来，利用Canny函数进行边缘检测的实验。

Canny函数需要指定几个参数：

1、需要进行边缘检测的原图 2、阈值下限 3、阈值上限

手机：18632699551（微信同号）

我们为了能够看到不同阈值范围对边缘检测结果的影响，设置了两个滑动条，来分别表示阈值上下限。

完整代码如下：

果如图：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。