【python】图像边缘检测

一、代码

import pyautogui
import cv2
import numpy as np
import time
import os
# 获取屏幕尺寸
screen_width, screen_height = pyautogui.size()
screen_size = (1920, 1080)
# cv2.namedWindow("Screen Capture", cv2.WINDOW_NORMAL)
# cv2.resizeWindow("Screen Capture", screen_size // 2, screen_size // 2)
threshold1 = 24
threshold2 = 40
thickness = 1
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将截图转换为OpenCV图像格式
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# 在这里进行OpenCV图像处理和分析
# ...
edges = cv2.Canny(gray, threshold1, threshold2,300)
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

result = np.zeros_like(image)
cv2.drawContours(result, contours, -1, (255, 255, 255), thickness)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
# cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
# cv2.imshow("Screen Capture", image)
cv2.destroyAllWindows()

二、介绍

1. 导入所需的库：

import pyautogui
import cv2
import numpy as np
import time
import os

2. 读取图像：

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

3. 将图像转换为灰度图像：

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

4. 对图像进行边缘检测：

threshold1 = 24
threshold2 = 40
thickness = 1
edges = cv2.Canny(gray, threshold1, threshold2,300)

cv2.Canny是OpenCV库中的一个函数，用于进行边缘检测。它采用Canny边缘检测算法，该算法是一种经典的边缘检测方法，能够有效地检测图像中的边缘。

该函数的语法如下：
edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2, apertureSize, L2gradient)

参数说明：
- image：要进行边缘检测的输入图像，通常为灰度图像。
- threshold1：第一个阈值，用于边缘强度的低阈值。
- threshold2：第二个阈值，用于边缘强度的高阈值。
- apertureSize：Sobel算子的孔径大小，默认为3。
- L2gradient：一个布尔值，指定计算梯度幅值的方法。如果为True，则使用更精确但更慢的L2范数计算方法；如果为False，则使用默认的L1范数计算方法。

cv2.Canny函数会返回一个包含边缘像素的二值图像，其中边缘像素被设置为白色（255），非边缘像素被设置为黑色（0）。

5. 对边缘图像进行轮廓提取：

contours, hierarchy = cv2.findContours(
    edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.findContours是OpenCV库中的一个函数，用于在二值图像中查找轮廓。

该函数的语法如下：

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)

参数说明：

参数image是输入的二值图像，mode是轮廓检索模式，method是轮廓近似方法。函数返回两个值，contours是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是一个点集的数组；hierarchy是轮廓的层级信息。

6. 创建一个空白图像作为结果：

result = np.zeros_like(image)

7. 绘制轮廓到结果图像上：

thickness = 1
cv2.drawContours(result, contours, -1, (255, 255, 255), thickness)

cv2.drawContours是OpenCV库中的一个函数，用于在图像上绘制轮廓。它可以用来可视化和分析图像中的对象边界。

该函数的语法如下：
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness)

参数说明：
- image：要绘制轮廓的图像。
- contours：包含轮廓信息的列表。
- contourIdx：要绘制的轮廓的索引。如果为负数，则绘制所有轮廓。
- color：绘制轮廓的颜色。
- thickness：轮廓线的粗细。

绘制轮廓的过程是通过连接轮廓上的点来实现的。轮廓是由一系列点组成的闭合曲线。

8. 显示结果图像：

cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
# cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
# cv2.imshow("Screen Capture", image)
cv2.destroyAllWindows()