AI人工智能 邊緣檢測(cè)

人類在看到粗糙的草圖后，可以輕松識(shí)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(jì)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(jiǎn)單而有用的函數(shù) Canny() 來檢測(cè)邊緣。

示例

以下示例顯示了邊緣的清晰標(biāo)識(shí)。

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(gè)指定的圖像 -

image = cv2.imread('Penguins.jpg')

現(xiàn)在，使用 Canny()函數(shù)來檢測(cè)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(qǐng)使用 imshow()函數(shù)，參考以下代碼 -

cv2.imshow('edges', cv2.imread('edges_Penguins.jpg'))

這個(gè) Python 程序?qū)?chuàng)建一個(gè)名為 edges_penguins.jpg 的圖像并進(jìn)行邊緣檢測(cè)。