在本教程中，我们将看到如何使用Python Open-CV检测图像中的边缘，该CV存在于CV2(计算机视觉)库中。

我们可以使用 Canny()的方法 cv2库检测图像中的边缘。
要使用CV2库，我们需要使用CV2库使用 import statement。 Canny()方法使用Canny Edge检测算法查找图像中的边缘。

有关更多信息：Canny Edge检测算法

现在让我们看看语法和返回值 cv2 canny()方法首先，我们将继续执行示例。

语法

cv2.Canny(image, threshold1, threshold2, apertureSize, L2gradient)

参数

我们可以通过五个参数来resize()方法。
在五个参数中，前三(图像，阈值和阈值2)是强制性的;休息(Apertureaze和L2GRadient)是可选的。

必要的参数是：

• image:n维数组的源/输入图像。
• threshold1:它是强度梯度的高阈值值。
• threshold2:它是强度梯度的低阈值。

可选参数是：

• apertureSize:Sobel过滤器的内核(矩阵)的顺序。其默认值为(3 x 3)，其值应在3到7之间为奇数。它用于查找图像渐变。过滤器用于图像的平滑和锐化。
• L2gradient:这指定了查找梯度幅度的等式。 l2gradient是boolean类型，其默认值是 False。

返回值

它返回灰度边缘检测到的图像。

CV2 Canny()方法示例

现在让我们看看Python代码： Example 1:使用 Canny()仅限必要参数的方法。

# import computer vision library(cv2) in this code
import cv2
 
# main code
if __name__ == "__main__" :
 
    # mentioning absolute path of the image
    img_path = "C:\Users\user\Desktop\flower.jpg"
 
    # read/load an image
    image = cv2.imread(img_path)
 
    # show the input image on the newly created image window
    cv2.imshow('image window1',image)
 
    # detection of the edges
    img_edge = cv2.Canny(image,100,200)
 
    # show the image edges on the newly created image window
    cv2.imshow('image window2',img_edge)

输出：

Example 2:使用 Canny()方法 apertureSize参数值以及必要的参数。

# import computer vision library(cv2) in this code
import cv2
 
# main code
if __name__ == "__main__" :
 
    # mentioning absolute path of the image
    img_path = "C:\Users\user\Desktop\flower.jpg"
 
    # read/load an image
    image = cv2.imread(img_path)
 
    # show the input image on the newly created image window
    cv2.imshow('image window1',image)
 
    # detection of the edges
    img_edge = cv2.Canny(image,100,200,apertureSize = 5)
 
    # show the image edges on the newly created image window
    cv2.imshow('image window2',img_edge)

输出 ：

Example 3:使用canny()方法 L2gradient和 apertureSize参数值以及必要的参数。

# import computer vision library(cv2) in this code
import cv2
 
# main code
if __name__ == "__main__" :
 
    # mentioning absolute path of the image
    img_path = "C:\Users\user\Desktop\flower.jpg"
 
    # read/load an image
    image = cv2.imread(img_path)
 
    # show the input image on the newly created image window
    cv2.imshow('image window1',image)
 
    # detection of the edges
    img_edge = cv2.Canny(image,100,200,apertureSize = 5, L2gradient = True)
 
    # show the image edges on the newly created image window
    cv2.imshow('image window2',img_edge)

输出：

Example 4:使用 Canny()方法 L2gradient参数值以及必要的参数。

# import computer vision library(cv2) in this code
import cv2
 
# main code
if __name__ == "__main__" :
 
    # mentioning absolute path of the image
    img_path = "C:\Users\user\Desktop\flower.jpg"
 
    # read/load an image
    image = cv2.imread(img_path)
 
    # show the input image on the newly created image window
    cv2.imshow('image window1',image)
 
    # detection of the edges
    img_edge = cv2.Canny(image,100,200, L2gradient = True)
 
    # show the image edges on the newly created image window
    cv2.imshow('image window2',img_edge)