cv.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) -> 	edges
cv.Canny(dx, dy, threshold1, threshold2[, edges[, L2gradient]]) -> edges

image參數(shù)是array格式的輸入圖像。
threshold1與threshold2分別是我們的下界閾值與上界閾值。
apertureSize是用于查找圖像梯度的Sobel核的大小，默認(rèn)為3。
L2gradient指定了求梯度幅值的公式，是一個(gè)布爾型變量，默認(rèn)為False。當(dāng)它為True時(shí)，使用L2，否則使用L1。

下面是具體代碼：

def canny_detect(image_path, show=True):
    # 讀取圖像
    image = cv2.imread(image_path, 0)
    # 獲取結(jié)果
    edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
    if show:
        # 繪制原圖
        plt.subplot(121)
        plt.imshow(image, cmap='gray')
        plt.title('Original Image')
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])

        # 繪制邊緣圖
        plt.subplot(122)
        plt.imshow(edges, cmap='gray')
        plt.title('Edge Image')
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
        plt.show()
    return edges
canny_detect('images/2.jpeg')

效果

到此這篇關(guān)于Python cv.Canny()方法參數(shù)與使用方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python cv.Canny()方法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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