这篇教程OpenCV半小时掌握基本操作之边缘检测写得很实用，希望能帮到您。
【OpenCV】⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作⚠️ 边缘检测
概述OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 12 课) 
Scharr 算子Scharr 算子和 Sobel 算子基本一样. 只是卷积核系数不同. Scharr 算子对边界更加敏感, 也更容易误判. 卷积核参数: 
例子: # Scharr 算子scharr_x = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 1, 0)scharr_y = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 0, 1)# 取绝对值scharr_x = cv2.convertScaleAbs(scharr_x)scharr_y = cv2.convertScaleAbs(scharr_y)# 融合scharr_xy = cv2.addWeighted(scharr_x, 0.5, scharr_y, 0.5, 0)# 展示图片cv2.imshow("scharr_xy", scharr_xy)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()输出结果: 
Laplacian 算子拉普拉斯算子 (Laplacian) 是图像二阶空间导数的二维向同性测度. 拉普拉斯算子可以突出图像中强度发生快速变化的区域, 因此常用在边缘检测任务当中. 
在进行 Laplacian 操作之前通常需要先用高斯平滑滤波器 (Gaussian Blur) 降低 Laplacian 算子对于噪声的敏感性. 卷积核参数: 
例子: # 读取图片, 并准换成灰度图img = cv2.imread("Mona_Lisa.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 高斯滤波器 (3 X 3)img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), sigmaX=0.1)# Laplacian 算子laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)# 取绝对值laplacian = cv2.convertScaleAbs(laplacian)# 展示图片cv2.imshow("laplacian", laplacian)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()输出结果: 
注: Sigma 值越小, 模板的中心系数就越大, 周围的系数较小, 平滑的效果就不是很明显.
Sobel vs Scharr vs Laplacian
Canny 边缘检测Canny 边缘检测是非常流行的一种边缘检测算法, 由 John Canny 在 1986 年提出. 步骤: - 使用高斯滤波器, 平滑图像, 消除噪声
- 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向
- 使用没极大值抑制 (Non-Maximum Suppression) 消除边缘检测带来的杂散响应
- 使用双阈值检测 (Double Threshold) 来确定真实和潜在的边缘
- 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测
高斯滤波器
梯度和方向
非极大值抑制
双阈值检测
例子# 读取图片, 并转换成灰度图img = cv2.imread("Mona_Lisa.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# Canny边缘检测out1 = cv2.Canny(img, 50, 150)out2 = cv2.Canny(img, 100, 150)# 合并canny = np.hstack((out1, out2))# 展示图片cv2.imshow("canny", canny)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()输出结果: 
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