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使用OpenCV-python3實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)條更新圖像的Canny邊緣檢測(cè)功能

更新時(shí)間：2019年12月12日 10:07:03 作者：有一種黑暗來(lái)自光

這篇文章主要介紹了使用OpenCV-python3實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)條更新圖像的Canny邊緣檢測(cè)功能,本文給大家介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
img= cv2.imread('39.jpg')#加載圖片
cv2.namedWindow('Canny edge detect')#設(shè)置窗口,cv2.WINDOW_NORMAL表示窗口大小可自動(dòng)調(diào)節(jié)
cv2.namedWindow('Original Image',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow('Canny edgeImage',cv2.WINDOW_NORMAL)
def nothing(x):#回調(diào)函數(shù)
  pass
#創(chuàng)建兩個(gè)滑動(dòng)條，分別控制minVal(最小閾值)、maxVal(最大閾值).
# minVal:滑動(dòng)條名稱; 'Canny edge detect':窗口名; 60:滑動(dòng)條默認(rèn)滑動(dòng)位置; 300:最大值 ; nothing:回調(diào)函數(shù)
cv2.createTrackbar('minVal','Canny edge detect',60,300,nothing)
cv2.createTrackbar('maxVal','Canny edge detect',100,400,nothing)
while(1):
  #獲得滑動(dòng)條所在的位置
  #cv2.getTrackbarPos(滑動(dòng)條名稱，窗口名);
  minVal = cv2.getTrackbarPos('minVal','Canny edge detect')
  maxVal = cv2.getTrackbarPos('maxVal','Canny edge detect')
  #Canny邊緣檢測(cè)
  #cv2.Canny函數(shù)參數(shù)解析：
  # img:原圖像名
  # minVal:最小梯度
  # maxVal:最大梯度
  # 5 ：5*5大小的高斯濾波器(卷積核)，用來(lái)消除噪聲影響
  # L2gradient :求圖像梯度，從而進(jìn)行去除非邊界上的點(diǎn)（非極大值抑制）
  edgeImage = cv2.Canny(img,minVal,maxVal,5,L2gradient=True)

L2gradient，它可以用來(lái)設(shè)定求梯度大小的方程。如果設(shè)為 True，就會(huì)使用方程，

否則 False ,使用方程：

在這里插入圖片描述

其中Gx,Gy為使用 Sobel 算子的計(jì)算水平方向和豎直方向的一階導(dǎo)數(shù)。

 #顯示圖片
  cv2.imshow('Original Image',img) #原圖
  cv2.imshow('Canny edgeImage',edgeImage) # Canny檢測(cè)后的圖

  k = cv2.waitKey(1)
  if k ==ord('w')& 0xFF: # 按 w 退出
    break
cv2.destroyAllWindows()#銷毀窗口

效果圖如下。

在這里插入圖片描述

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的使用OpenCV-python3實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)條更新圖像的Canny邊緣檢測(cè)功能，希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問(wèn)請(qǐng)給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持！
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