Python OpenCV – Canny()函数

在本文中，我们将看到 OpenCV 中的Canny Edge过滤器。 OpenCV 中的 Canny()函数用于检测图像中的边缘。

Syntax: cv2.Canny(image, T_lower, T_upper, aperture_size, L2Gradient)

Where: 

• Image: Input image to which Canny filter will be applied
• T_lower: Lower threshold value in Hysteresis Thresholding
• T_upper: Upper threshold value in Hysteresis Thresholding
• aperture_size: Aperture size of the Sobel filter.
• L2Gradient: Boolean parameter used for more precision in calculating Edge Gradient.

Canny 边缘检测是一个由 4 个主要步骤组成的算法：

• 使用高斯平滑减少噪声。
• 使用 Sobel 滤波器计算图像梯度。
• 应用非最大值抑制或 NMS 来仅吉普车局部最大值
• 最后，应用在 Canny()函数中使用的 2 个阈值 T_upper 和 T_lower 的滞后阈值。

输入图像：

Canny()函数的基本示例

Python3

import cv2
  
img = cv2.imread("test.jpeg")  # Read image
  
# Setting parameter values
t_lower = 50  # Lower Threshold
t_upper = 150  # Upper threshold
  
# Applying the Canny Edge filter
edge = cv2.Canny(img, t_lower, t_upper)
  
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('edge', edge)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出：

带有 Aperture_size 的Canny()函数

这是一个可选参数，用于指定用于计算 Canny 算法中的梯度的 Sobel 滤波器的阶数。默认值为 3，其值应为 3 到 7 之间的奇数。当您想要检测更详细的特征时，可以增加 Aperture 大小。

Python3

import cv2
  
img = cv2.imread("test.jpeg")  # Read image
  
# Setting All parameters
t_lower = 100  # Lower Threshold
t_upper = 200  # Upper threshold
aperture_size = 5  # Aperture size
  
# Applying the Canny Edge filter
# with Custom Aperture Size
edge = cv2.Canny(img, t_lower, t_upper, 
                 apertureSize=aperture_size)
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('edge', edge)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出：

带有 L2Gradient 的Canny()函数

它是一个布尔参数，指定您是要计算通常的梯度方程还是 L2Gradient 算法。同样，它是一个可选参数。 L2gradient 不是我的 sqrt(gradient_x_square + gradient_y_square)，而 L1gradient 只是 abs(gradient_x) + abs(gradient_y)。

Python3

import cv2
  
img = cv2.imread("test.jpeg") # Read image
  
t_lower = 100 # Lower Threshold
t_upper = 200 # Upper threshold
aperture_size = 5 # Aperture size
L2Gradient = True # Boolean
  
# Applying the Canny Edge filter with L2Gradient = True
edge = cv2.Canny(img, t_lower, t_upper, L2gradient = L2Gradient )
  
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('edge', edge)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出：

具有孔径大小和 L2gradient 的Canny()函数

在这里，我们将在函数中使用这两个属性。

Python3

import cv2 
  
img = cv2.imread("test.jpeg") # Read image
  
# Defining all the parameters
t_lower = 100 # Lower Threshold
t_upper = 200 # Upper threshold
aperture_size = 5 # Aperture size
L2Gradient = True # Boolean
  
# Applying the Canny Edge filter 
# with Aperture Size and L2Gradient
edge = cv2.Canny(img, t_lower, t_upper,
                 apertureSize = aperture_size, 
                 L2gradient = L2Gradient ) 
  
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('edge', edge)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出：