Phát hiện cạnh là thuật ngữ xác định ranh giới của đối tượng trong hình ảnh. Chúng ta sẽ tìm hiểu về cách phát hiện cạnh bằng cách sử dụng kỹ thuật phát hiện cạnh canny. Cú pháp là hàm phát hiện cạnh canny được đưa ra như sau:
Các bài viết liên quan:
Thông số:
- / path / to / img: đường dẫn tệp của hình ảnh (bắt buộc)
- minVal: Gradient cường độ tối thiểu (bắt buộc)
- maxVal: Độ dốc cường độ tối đa (bắt buộc)
- aperture (khẩu độ): Đây là đối số tùy chọn.
- L2gradient: Giá trị mặc định của nó là false, nếu giá trị là true, Canny () sử dụng một phương trình tính toán đắt tiền hơn để phát hiện các cạnh, cung cấp độ chính xác hơn với chi phí tài nguyên.
Ví dụ 1
Đầu ra
Ví dụ về Real time Edge detection
# import libraries of python OpenCV
import cv2
# import Numpy by alias name np
import numpy as np
# capture frames from a camera
cap = cv2.VideoCapture(0)
# loop runs if capturing has been initialized
while (1):
# reads frames from a camera
ret, frame = cap.read()
# converting BGR to HSV
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# define range of red color in HSV
lower_red = np.array([30, 150, 50])
upper_red = np.array([255, 255, 180])
# create a red HSV colour boundary and
# threshold HSV image
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
# Bitwise-AND mask and original image
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
# Display an original image
cv2.imshow('Original', frame)
# discovers edges in the input image image and
# marks them in the output map edges
edges = cv2.Canny(frame, 100, 200)
# Display edges in a frame
cv2.imshow('Edges', edges)
# Wait for Esc key to stop
k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
if k == 27:
break
# Close the window
cap.release()
# De-allocate any associated memory usage
cv2.destroyAllWindows()
Đầu ra:
