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我有一个图像，我应用feature.canny算法来获取图像的边缘。
现在，我希望计数图像中的边缘，以获得一个数字。
有人能帮忙吗？
这是显示图像的代码：
def canny_detection(image):
# Convert to grayscale and convert the image to float
RGB = img_as_float(color.rgb2gray(image))
# Apply Canny edge detection algorithm
edge_canny = feature.canny(RGB, 2)
浏览 0提问于2019-01-23得票数 1
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我不需要任何code...just，让我知道是否有任何简单的方法来增长边缘边界后，应用Canny边缘检测器。
我模糊了图像，然后我使用Canny边缘检测器来检测边缘，现在我想在每边增加边缘边界(例如2像素)。有什么简单的方法吗？
GaussianBlur(dis, GaussianBlur_After, Size(3, 3), 2, 2 );
Canny( GaussianBlur_After, Canny_After, 100 , 100 * 3, 3 );
Canny_After = Scalar::all(0); //Mask
GaussianBlur_After.c
浏览 4提问于2013-12-13得票数 0
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我已经编写了一个函数，其中我希望使用Canny算法检测图像的边缘。然后，我想提取此图像的二维数组，然后将其展平为一维数组。 def canny_detection(image):
# Convert to grayscale and convert the image to float
RGB = img_as_float(color.rgb2gray(image))
# Apply Canny edge detection algorithm
edge_canny = feature.canny(RGB, 3).astype(int)
#Get
浏览 28提问于2019-01-22得票数 0
我使用的是windows8中的opencv 2.4.1和visual studio 11。
我给我的窗口起了清晰易读的名字，如下所示：
namedWindow( "canny_src");
imshow( "canny_src", canny_src );
namedWindow( "canny_other_image");
imshow( "canny_other_image", canny_other );
namedWindow( "RESULT");
imshow( "RESULT",
浏览 1提问于2012-11-09得票数 0
我正在尝试使用Opencv2.4.4中的findContours函数和VS2010express(C++)，代码如下所示。Mat canny_output；std：：向量>等值线；
/// Detect edges using canny
Canny( src_gray, canny_output, 100, 200, 3 );
/// Find contours
threshold(canny_output,canny_output,0,255,THRESH_BINARY);
findContours( canny_output, contours, CV_RETR_TREE, CV
浏览 2提问于2013-03-28得票数 0
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最近我从opencv-python转向了opencv的c++版本，因为我想用CUDA来加速我的实时视频处理应用程序。我是C++新手，所以我在优化代码时发现了内存管理方面的一些不明确的地方。
例如，我有一些像这样的过滤器链：
void apply_blue_edgess(cv::Mat& matrix, cv::Mat& mask, cv::Mat& inverted_mask) {
cv::Mat gray_image, blured, canny, canny_3d, in_range_mask;
cv::cvtColor( matrix,
浏览 1提问于2019-02-10得票数 0
我想应用Canny函数对图像进行边缘检测。
这个函数是这样的：
cv2.Canny(image, threshold1, threshold2, apertureSize, L2gradient)
threshold1:这是强度梯度的高阈值。threshold2:这是强度梯度的低阈值。
我不明白threshold1和threshold2之间的区别。我在网上查过了，但我还是听不懂。
这是我最初的形象：
一个低threshold1和高threshold2的例子：
canny_low_threshold1 = cv2.Canny(blurred_image, 10, 100)
cv2.im
浏览 2提问于2020-12-08得票数 1
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我试图在图像上应用canny函数，这是完整的代码，但只有当我将步骤放在函数中时，它才会显示错误，但当将所有代码留在任何函数之外时，它不会显示错误。代码：
import cv2
import numpy as np
def canny(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
canny = cv2.Canny(blur, 50, 150) #sick
return canny
sourceimage = cv2.
浏览 3提问于2019-03-16得票数 0
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我得到了以下非常简单的代码来迭代一个目录，对每一张图像应用精明的边缘检测，并将每个结果保存到不同的目录：
import cv2, os
directory = os.listdir('beard/')
for image in directory:
cv2.imwrite('canny-esult/' + image + '_canny.jpg', cv2.Canny(cv2.imread('bear/' + image), 100, 200))
但这是我所犯的错误：
cv2.imwrite('cann
浏览 2提问于2022-02-18得票数 -3
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我使用OpenCV的JavaCameraView来捕捉图像。所以它有onCameraFrame方法。
@Override
public Mat onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) {
rgb = inputFrame.rgba();
if(viewMode == VIEW_MODE_EDGE){
Mat mIntermediateMat = new Mat(rgb.size(), rgb.type());
Imgproc.Canny(rgb,
浏览 2提问于2014-02-23得票数 0
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当我在MVS 2017或Jupyter lab/notebook上运行这段代码时，它没有调试。将cv2导入numpy作为np导入matplotlib.pyplot作为plt
rd = cv2.imread('images/road.png')
rd_copy = np.copy(rd)
def canny(image):
gray_rd = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
blur_rd = cv2.GaussianBlur(
浏览 3提问于2019-04-30得票数 0
1回答
我知道这个问题已经回答了，但当我尝试解决的时候，它并没有带我去任何地方。
下面是我编写的代码，用于获取图像的最左和最右的边界，这是使用canny边缘检测器( OpenCV )进行阈值处理的。
#include<iostream>
#include<vector>
#include<math.h>
#include<string>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace
浏览 0提问于2015-04-16得票数 0
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我一直在用OpenCV检测摩托车牌照。我的问题是：
，我能找到并画出最大的轮廓(在车牌周围)吗？，如果没有，我该怎么办？，还有其他方法来检测摩托车牌照吗？
这是源代码
import cv2
image = cv2.imread('image_0002.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
canny = cv2.Canny(blurred, 120, 255, 1)
# Find contours
c
浏览 1提问于2021-01-14得票数 1
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我试着用OpenCV读取卡片和输出卡号以及过期日期。
import cv2
import pytesseract
filename = 'image1.png'
img = cv2.imread(filename)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
canny = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
result = pytesseract.image_to_string(canny)
print(f"OCR Results: {result}")
cv2.
浏览 6提问于2020-03-23得票数 1
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我能够检测到车道，但我还必须检测车道的中间/中心，即两条线的中心/中间。我在x1和x2中间试了试，但它不起作用。我想要第三行，也就是中间行。我还附上了截图
def houghLines(cropped_canny):
return cv2.HoughLinesP(cropped_canny, 2, np.pi/180, 100,
np.array([]), minLineLength=70, maxLineGap=5)
def addWeighted(frame, line_image):
return cv2.addWeighted(frame, 0.
浏览 4提问于2021-09-22得票数 0
1回答
所以我得到了这张背景很忙的图片，我想移除里面的设备： ? 我写了一个基本的Canny脚本来获得设备的亮点： import cv2
# Read the original image
img = cv2.imread('antigen.png')
# Convert to graycsale
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Blur the image for better edge detection
img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, (3,3), 0
浏览 32提问于2021-09-22得票数 0
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1回答
我有个形象。在使用OpenCV中的Canny边缘检测之后，使用下面的代码，我得到了一幅具有边缘检测的二值图像。
import cv2
img = cv2.imread('Test3.jpg')
canny = cv2.Canny(img, 0, 150)
cv2.imshow('Canny Edge', canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
现在我想找出像素值变化点的坐标值，从上到下扫描图像。怎么做？？
浏览 0提问于2018-12-17得票数 1
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OpenCV关闭形状并填充它
、、、、
我想输出一个蓝色填充的手，但得到的输出不正确。我已经包括了输入图片，错误的输出图片和下面的代码。
我认为下面的代码没有填充整个图像，因为图像还没有在正确的边界上闭合。
如何关闭形状并正确地用蓝色填充？
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <s
浏览 1提问于2012-10-17得票数 13
我正在升级使用OpenCV 2和3的现有代码库，以便与使用OpenCV 4的Ubuntu20.04兼容。
错误：“HAAR_DO_CANNY_PRUNING”不是“cv”的成员；您的意思是“级联_DO_CANNY_PRUNING”吗？
我是否应该接受编译器提出的更改，并将所有事件的cv::HAAR_DO_CANNY_PRUNING更改为cv::CASCADE_DO_CANNY_PRUNING？
浏览 2提问于2022-01-09得票数 0
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“边缘检测”与“图像轮廓”的区别
、、、、
我正在编写以下代码：
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src, grey;
int thresh = 10;
const char* windowName = "Contours";
void detectC
浏览 8提问于2013-06-14得票数 39
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我从视频帧中导入一幅图像，使用cv2.resize()将图像放大4X，然后使用Canny边缘检测在进行目标跟踪之前帮助消除一些噪声。然而，Canny边缘检测一直给我一个黑色的图像。
经过多次测试后，我发现在Canny边缘检测给我希望的结果之前，使用cv2.resize()将图像大小降到1/4。将图像缩小到1/3也给了我一个更好的结果，但比1/4的缩小有更少的边缘，缩小到1/16的图像比缩放到1/4的边缘要多。为什么会发生这种事？实际上，在编写这个问题时，我正在调整未缩放的结果，我发现调用namedWindow和cv.WINDOW_NORMAL也改进了它。
我意识到我可以简单地放松下来，运行Ca
浏览 0提问于2018-09-21得票数 3
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为什么不能在内核大小大于7的OpenCV中执行Canny边缘检测？
例如，
// This works
cv::Canny(src_image, out_edges, th1, 2 * th1, 3);
cv::Canny(src_image, out_edges, th1, 2 * th1, 7);
// This raises an exception
cv::Canny(src_image, out_edges, th1, 2 * th1, 9);
我知道Sobel只使用1、3、5或7的内核大小，但是我看到了使用内核大小为9的论文。这在OpenCV中不可能吗？
*编辑*
我一直在编辑C
浏览 2提问于2015-11-24得票数 3
当我试图将Canny边缘检测器应用到我的图像中时，我会得到“未处理的异常”错误。
int width;
int height;
cv::Mat dis = Mat(width, height, CV_32FC1,Dis);
cv::Mat cannyEdge(dis.rows, dis.cols, CV_32FC1);
GaussianBlur( dis, dis, Size(3, 3), 2, 2 );
Canny( dis, cannyEdge , 100 , 100 * 3, 3);
imshow("canny_edge",cannyEdge);
}
似乎一切都是正确的，
浏览 2提问于2013-12-05得票数 2
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我有一个透明的标志，我想转换为灰度使用OpenCV。我使用以下代码
def to_grayscale(logo):
gray = cv2.cvtColor(logo, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
canny = cv2.Canny(blur, 50, 150) # sick
return canny
这是图像变量：
brand_logo = Image.open(current_dir + '/logos/' + logo_image, 'r&
浏览 1提问于2020-12-24得票数 0
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我正在尝试“修复”从一个函数(OpenCV v3，HoughLinesP)输出的数据。输出的第一个“行”总是“无”...而其余的输出似乎工作得很好。
我尝试检查第一行(实际上，任何行)是否为"None“，并为其赋值"0”，以便我可以迭代数组。
现在我有了这个(但它似乎不起作用)：
import cv2
import numpy as np
import imutils
np.set_printoptions(threshold=np.inf) #to print entire array, no truncation
LOWER_BOUND = 55 #cv2.thr
浏览 8提问于2017-04-29得票数 0
1回答
获取不同层次图像的边缘
、、、
我想画板条箱里的西红柿的边缘。为此，我使用了Canny边缘检测算法。它的问题是，在一个板条箱中，一些西红柿在另一个的顶部，如下图所示： ? 正如人们可以看到的，一些西红柿比其他西红柿有更多的光线，因此Canny的结果如下所示： ? 正如可以看到的那样，Canny无法检测到板条箱末端的番茄边缘，那里的光线在原始图像中很低。 有没有人有解决这个问题的办法？(不可能在所有西红柿上获得均匀的光线，但如果有某种算法可以做到这一点，那将是非常有帮助的。) 下面是我的OpenCV代码： #include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace
浏览 20提问于2019-02-08得票数 0
我是openCV的新手。我正在为图像处理应用程序工作。我需要将CvSeq转换为vector<cv::Point>。
void find_squares( IplImage* img , cv::vector<cv::vector<cv::Point>>&squares){
IplImage* newimg = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage* cannyimg = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 1
浏览 4提问于2014-04-07得票数 0
我有这样的形象：
编辑对不起，但我不得不删除图像！
我需要提取非黑色图片的轮廓，所以我在CV_RETR_EXTERNAL参数中使用find等高线，但是我得到了以下内容：
下面是代码：
static Mat canny_output, grey,draw;
vector<vector<Point>> contours;
cvtColor(final_img, grey, CV_BGR2GRAY);
Canny(grey, canny_output, 100, 200);
findContours(canny_
浏览 3提问于2015-04-01得票数 1
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我已经从图像中找到了轮廓线，现在我想对轮廓线分别应用一个矩形边界框，我还希望计数应该是彩色的，这是我正在使用的代码
int main ()
{
CvSeq*contours=0;
CvSeq* canny_contours = 0;
CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage(0);
CvMemStorage* canny_storage = cvCreateMemStorage(0);
IplImage*a=cvLoadImage("lisc.jpg");
IplImage*b(cvCre
浏览 1提问于2013-04-16得票数 0
2回答
我知道在使用Canny检测边缘之前，对图像应用高斯模糊是很重要的。我的问题是：cv2.Canny()是自己做高斯模糊，还是有必要在cv2.Canny()之前应用cv2.GaussianBlur()？在这一点上，文档并不清楚。
浏览 63提问于2020-08-23得票数 1
我正在做一个项目，我要让一个摄像头使用Canny边缘检测来检测物体的边缘。然而，对于这个项目，我必须使黑色背景(见图)透明，在相机的原始黑白镜头上播放。我该怎么做呢？注:在黑暗中。 black and white shot of a calendar(left), canny(right) 下面是我使用的代码。 import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
#Captures video, frame-by-frame
_, frame = cap.read()
frame = cv
浏览 20提问于2021-07-27得票数 0
1回答
在MATLAB中调用以下函数将Canny过滤器应用于图像：
edges = edge(image, 'Canny');
我知道有两个Python函数实现了Canny过滤器：
import cv2
edges = cv2.Canny(image)
和
from skimage import feature
edges = feature.canny(image)
然而，这两个Python函数都不能像MATLAB那样计算过滤器的高低阈值。据称，
。。。默认的MATLAB算法产生这两个阈值，使得高阈值被计算为最低值，其中检测到的像素不超过30%作为边缘，而低阈值被定义为高阈值的
浏览 3提问于2015-05-17得票数 1
我对Canny边缘检测器在OpenCV上有一些疑问。
这是我试过的代码。
def auto_canny(image, sigma=0.33):
v = np.median(image)
lower = int(max(0, (1.0 - sigma) * v))
upper = int(min(255, (1.0 + sigma) * v))
edged = cv2.Canny(image, lower, upper)
然后,
##### first situation #####
img = cv2.imread('mango.jpg')
gr
浏览 3提问于2016-11-21得票数 15
1回答
C#中的Canny边缘自动检测
、、、、
我正在搜索OpenCvSharp中Canny边缘检测函数的下限值和上限值的自动检测。 我找到了以下代码，但不幸的是它不是用C#编写的(我是用Unity编程的)。我不知道如何用Unity (C#)来写这段代码： lower = int(max(0, (1.0 - sigma) * v))
upper = int(min(255, (1.0 + sigma) * v)) 有没有人能帮我一下？ (来源：https://www.pyimagesearch.com/2015/04/06/zero-parameter-automatic-canny-edge-detection-with-python-
浏览 122提问于2020-03-26得票数 0
1回答
我想要使用OpenCV和C++在此图像中查找圆形/结节的总数。
为此，我编写了以下代码：
src = imread("src.bmp"); //src is source image
cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY); // Gray scale convert
Mat bw = src_gray > 128;
imshow("Gray Scaled Source",src_gray);
Canny(src_gray, canny_output, thresh, thresh * 2, 3); //
浏览 0提问于2018-06-08得票数 0
2回答
我有一张城市平面图如下： ? 我想要检测图像中的颜色块，并用不同的土地工具来标记它们，例如，绿色区域用于草坪，粉红色用于居民区，浅蓝色用于商业区等，最后，如果可能的话，从png图片转换为ArcGis使用的形状文件。请分享你的想法，谢谢。我已经尝试了OpenCV Canny边缘检测，但仍然远远不能满足我的需求： import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("test.png", 0)
img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)
canny = cv2.Canny(img, 50, 15
浏览 44提问于2019-01-05得票数 1
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我想在Android中使用Canny从图像中检测边缘，但它一直抛出这个错误：
E/cv::error(): OpenCV Error: Assertion failed (_dx.type() == CV_16SC1 || _dx.type() == CV_16SC3) in void cv::Canny(cv::InputArray, cv::InputArray, cv::OutputArray, double, double, bool), file /build/master_pack-android/opencv/modules/imgproc/src/canny.cpp, line
浏览 9提问于2017-02-21得票数 2
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1回答
我正在努力使用一些算法来从像素变化最大的图像中提取区域。经过预处理后，我得到了下面的图像。
我完成了以下预处理步骤
x = imread('test2.jpg');
gray_x = rgb2gray(x);
I = medfilt2(gray_x,[3 3]);
gray_x = I;
%%
canny_x = edge(gray_x,'canny',0.3);
figure,imshow(canny_x);
%%
s = strel('disk',3);
si = imdilate(canny_x,s);
%figure5
figure
浏览 0提问于2018-09-01得票数 0
我正在尝试使用OpenCV和Python来计算图像(ndarray)中的Canny边。
slice1 = slices[15,:,:]
slice1 = slice1[40:80,60:100]
print slice1.shape
print slice1.dtype
slicecanny = cv2.Canny(slice1, 1, 100)
输出：
(40, 40)
float64
...
error: /Users/jmerkow/code/opencv-2.4.6.1/modules/imgproc/src/canny.cpp:49:
error: (-215) src.depth
浏览 1提问于2013-10-01得票数 31
我正在尝试使用OpenCV提供的createTrackbar函数在我的OpenCV应用程序上创建一个跟踪栏。
我想添加三个轨迹条，一个可以在颜色范围内混洗，第二个可以混洗Canny filter值，第三个可以混洗medianBlur值。
我正在努力添加一个整型变量的指针，它的值将反映滑块的位置。
下面是我的inRange & Canny filter & medianNlur函数：
Mat range_out;
inRange(blur_out, Scalar(100, 100, 100), Scalar(120, 255, 255), range_ou
浏览 2提问于2013-02-11得票数 0
1回答
我正在开发不同边缘解析器(Canny，Sobel和Roberts)的性能分析。Matlab给出了函数edge，它的输入之一是参数阈值。我给所有人设置了相同的阈值(=0.1) (Matlab自动为Canny's检测器生成了低阈值)。根据我编写的代码，结果是： ? (忽略了LoG检测器，我想我可以解释这些结果)。 在那之后，我测试了相同的过滤器，但使用了不同的阈值(=0.8，这为Canny的检测器提供了0.32的低阈值)。但是，现在只有Canny检测与较强边缘相关联的边界(与分隔具有较高对比度的结构的边界相关联的较强梯度)： ? 我不能理解这些结果，因为如果Canny检测到更强的
浏览 45提问于2019-05-11得票数 1
1回答
OpenCV 3.0现在使用T(透明API)，请参见：
它不需要指定cv::ocl::Canny、cv::gpu::Canny等；cv::Canny只在CPU和GPU上工作。
这就是一个例子：
我的问题是：
这适用于Python的OpenCV吗？有人能给我举个例子吗？
浏览 1提问于2015-09-10得票数 2
我正在开发一个项目，想要一点帮助。我正在使用opencv + python进行图像处理，我使用Canny方法来提取罐头的边缘，我使用findContour来绘制通过Canny方法找到的轮廓……
我绘制了图像中的轮廓，然后使用cv.Circle方法创建了一个圆，如下图所示：
红色的圆是由cv.Circle方法创建的圆。
绿色的圆圈是由Canny方法找到的轮廓。
我现在需要知道的是，是否可以识别绿色轮廓的任何部分是否进入了红色圆圈，是否可以进行这种识别？
使用的脚本：
gray = cv2.cvtColor (image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.blur
浏览 3提问于2020-09-21得票数 1
1回答
OpenCV不需要的混色
、、、
我已经编写了一个简短的程序来演示如何使用OpenCV进行霍夫线检测。
在最后一步中，代码获取原始的、模糊的、灰度图像，覆盖canny边缘检测结果，然后覆盖hough变换检测到的线。
霍夫线被渲染为实心红色(R=255)，3px线，然而当我覆盖它们时，由于某种原因，下面的图像显示出来。下面是一个例子。
原图：
Canny边缘+ Hough Lines叠加的模糊灰度图像：
放大线段：
可以看出，灰度图像是通过(显然)实心红色。为什么会这样呢？
完整代码如下：
houghtest.cpp
#include <stdlib.h>
#include <iostream
浏览 0提问于2012-09-17得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在尝试通过夸大图像中的颜色差异来使Canny边缘检测更容易找到边缘。 例如，为其提供以下图像： ? Canny返回： ? 正如你所看到的，Canny省略了大部分台面的边框，因为颜色太相似了，无法拾取。 有没有办法增加图像的对比度或夸大色差？
浏览 22提问于2019-01-11得票数 0
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3回答
我正在努力学习计算机视觉，更具体地说，在python中学习open。
我想做一个程序，将跟踪我的杠铃在一个视频，并告诉我它的道路。(我知道有这样的应用程序，但我想自己制作)。我尝试使用Canny边缘检测和HoughCircles函数，但我似乎得到了所有的东西，除了一个好的结果。
我一直在使用这段代码来查找图像的边缘：
gray = cv.cvtColor(src=img, code=cv.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv.blur(gray, (2,2))
canny = cv.Canny(blur, 60, 60)
然后用这个代码找到圆圈：
circles = cv.Hou
浏览 6提问于2020-12-16得票数 5
3回答
在对图像运行Canny边缘检测器后，我得到了清晰的线条。但是，当在Canny edgemap图像上运行时，Hough line函数似乎遗漏了相当突出的线条。我只保留垂直和水平的霍夫线(公差为15度)。出现了许多额外的线条，但边界矩形的清晰可见的线条没有被拾取。
下面是代码片段：
cvCanny( img, canny, 0, 100, 3 );
lines = cvHoughLines2( canny, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI/180, 35, 20, 10 );
主要目的是检测表示链表节点的矩形框。但是，squares.c示例程序将
浏览 1提问于2011-06-30得票数 7
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Canny:cv2. python (‘Canny’，img)“：”在python中意味着什么？在蟒蛇中，" []“是什么意思？
浏览 2提问于2022-09-03得票数 0
1回答
我想用Python读取一个图像文件，并应用skimage的Canny边缘过滤器。但我不知道特征计算的正确数组格式。这就是我所拥有的
from PIL import Image
from skimage import feature
PATH = '/foo/bar.jpg'
import numpy
img = numpy.asarray(Image.open(PATH).convert('LA'))
# apply Canny Edge filters
edges1 = feature.canny(img)
edges2 = feature.canny(
浏览 0提问于2018-01-28得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图在图像中得到最大面积对象。我应用了一个蓝光内核5x5，然后我使用Canny algo获得边缘。然后我使用了findContours方法和max contourArea，但是它返回了错误的对象。
基本图像：
精明形象：
具有所有轮廓的图像：
最大面积对象：
如您所见，它必须返回左边的框，但它返回右边的框。我认为问题在于，左框和右框具有共同的优势，但似乎只属于左框。
这是代码片段：
img_rgb = cv.imread(img_path)
gray = cv.cvtColor(img_rgb, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# blu
浏览 5提问于2022-07-21得票数 -1
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