大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
概述
Canny()函数可以使用canny算法对输入图像进行边缘检测。
API说明
C++ API：
void cv::Canny |
( | InputArray | image, |
（输入图像：8-bit） |
|---|---|---|---|---|
| OutputArray | edges, |
（输出边缘图像：单通道，8-bit，size与输入图像一致） | ||
| double | threshold1, |
（阈值1） | ||
| double | threshold2, |
（阈值2） | ||
| int | apertureSize=3, |
（Sober算子大小） | ||
| bool | L2gradient=false |
（是否采用更精确的方式计算图像梯度） | ||
| ) |
void cv::Canny |
( | InputArray | dx, |
（输入图像在x方向的导数：16-bit（CV_16SC1或CV_16SC3）） |
|---|---|---|---|---|
| InputArray | dy, |
（输入图像在y方向的导数：16-bit（CV_16SC1或CV_16SC3）） | ||
| OutputArray | edges, |
（输出边缘图像：单通道，8-bit，size与输入图像一致） | ||
| double | threshold1, |
（阈值1） | ||
| double | threshold2, |
（阈值2） | ||
| bool | L2gradient=false |
（是否采用更精确的方式计算图像梯度） | ||
| ) |
python API：
edges |
= | cv.Canny( |
image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]] |
) |
|---|---|---|---|---|
edges |
= | cv.Canny( |
dx, dy, threshold1, threshold2[, edges[, L2gradient]] |
) |
功能说明
canny边缘检测可以参考：Canny edge detector
关于2个阈值参数：
- 低于阈值1的像素点会被认为不是边缘；
- 高于阈值2的像素点会被认为是边缘；
- 在阈值1和阈值2之间的像素点,若与第2步得到的边缘像素点相邻，则被认为是边缘，否则被认为不是边缘。
关于L2gradient参数：
- 如果为true，计算图像梯度的时候会使用：（更加精确）
- 如果为false，计算图像梯度的时候会使用：
相关函数
无
官网样例
edge.cpp
houghlines.cpp
lsd_lines.cpp.
附录
无
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