(考完六级补上)

1、Sobel算子

2、Laplacian算子

3、Canny算子

edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]])

• 参数一：需要处理的图像
• 参数二：最小阈值MinThresh
• 参数三：最大阈值MaxThresh
  介于MinThresh与MaxThresh之间的被识别为边界

4、运行结果

4.1 sobel

4.2 Laplacian

5、完整代码

def EdgeProcess(image):Result1_x = cv.Sobel(image,ddepth=-1,dx=1,dy=0)Result1_y = cv.Sobel(image,ddepth=-1,dx=0,dy=1)#x方向一阶边缘SobelResult_x = cv.convertScaleAbs(Result1_x)#y方向一阶边缘SobelResult_y = cv.convertScaleAbs(Result1_y)#整幅图像一阶边缘SobelResult_xy = cv.bitwise_or(SobelResult_x,SobelResult_y)#SobelResult_xy 是三通道图像SobelResult_Result = cv.hconcat((SobelResult_x,SobelResult_y,SobelResult_xy))cv.imshow("SobelResult",SobelResult_Result)cv.waitKey()#拉普拉斯算子Result2 = cv.Laplacian(image,ddepth=-1,ksize=3)LaplacianResult = cv.convertScaleAbs(Result2)cv.imshow("Laplacian",LaplacianResult)cv.waitKey()return;

总结

以上是生活随笔为你收集整理的图像处理-图像边缘处理的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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