Python を使用して画像のエッジ トラッキングを実行する方法

Python を使用して画像のエッジを追跡する方法

はじめに:
コンピューター ビジョンと画像処理の分野では、画像エッジ検出は基本的かつ重要です。テクノロジー 。エッジ検出は、画像セグメンテーション、ターゲット認識、3 次元再構成などの多くのアプリケーションで使用できます。この記事では、Python で OpenCV ライブラリを使用して画像エッジ トラッキングを実装する方法を紹介します。

1. 準備
   まず、Python と OpenCV ライブラリをインストールする必要があります。
   次のコマンドを使用して、必要なライブラリをインストールできます。

pip install opencv-python

2. コードの実装
   次は、指定された画像のエッジ トラッキングの簡単なサンプル コードです。 Canny アルゴリズムを使用してエッジ検出を実装します。

import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 使用Canny算法进行边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 显示原始图像和边缘图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Edge Image', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. コード分析
   まず、cv2.imread() 関数を使用して、指定されたパスにある画像を読み取り、多次元配列を返します。画像（ピクセル行列）を表します。次に、カラー画像をグレースケール画像に変換します。これは、エッジ検出アルゴリズムの計算プロセスを簡素化するために行われます。
   次に、グレースケール画像に対してガウスぼかし処理を実行します。これにより、画像内のノイズが軽減され、エッジがより鮮明になります。 cv2.GaussianBlur() 関数を使用してガウスぼかしを実行します。2 番目のパラメーターはブラー カーネルのサイズです。値が大きいほど、ぼかしの度合いが高くなります。
   最後に、cv2.Canny() 関数を使用してエッジ検出を実装します。この関数のパラメータには、低しきい値と高しきい値が含まれており、画像内の最も弱いエッジが抑制され、低しきい値と高しきい値の間の強度を持つエッジが保持されます。
   最後に、cv2.imshow() 関数を使用して元の画像とエッジ画像を表示し、cv2.waitKey(0) で画像ウィンドウを閉じます。キーボード入力。
4. 結果分析
   上記のコードを Python スクリプトとして保存して実行すると、元の画像とエッジ画像が表示されます。エッジ画像はターゲットのエッジを強調表示し、より目を引くようにします。

結論:
この記事では、Python で OpenCV ライブラリを使用して画像のエッジを追跡する方法を紹介します。エッジ トラッキングは、コンピューター ビジョンや画像処理で一般的に使用されるテクノロジの 1 つであり、画像のセグメンテーションやターゲット認識などのアプリケーションに役立ちます。この記事が初心者にとって役立ち、画像処理の探索と学習のきっかけになれば幸いです。

以上がPython を使用して画像のエッジ トラッキングを実行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。