Question

在MATLAB中调用以下函数将Canny滤镜应用于图像：

edges = edge(image, 'Canny');

我知道有两个实现Canny过滤器的Python函数：

import cv2

edges = cv2.Canny(image)

和

from skimage import feature

edges = feature.canny(image)

但是，这些Python函数都不能以与MATLAB相同的方式计算滤波器的高阈值和低阈值。根据{{3}}，

。。。默认的MATLAB算法[生成]两个阈值，使得高阈值被计算为不超过30％的像素被检测为边缘的最低值，低阈值被定义为高阈值的40％

是否有可以执行此操作的Python实现？

Answer 1

您应该首先将Canny参数传递给canny()，然后在您的Python代码中运行它

im：图片名称
下限阈值：
上限：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('lena.png')
edges = cv2.Canny(img,....,....,L2gradient=False/True)

plt.imshow(edges,cmap='gray')
plt.show()

MATLAB的Canny过滤器的Python实现

1 个答案: