[PYTHON] Kanten mit OpenCV extrahieren (Laplace, Sobel, Canny)

Vorverarbeitung von Bildern für maschinelles Lernen

Damit der Computer versteht, "was sich im Bild befindet", wird häufig der Prozess des Zeichnens des Umrisses des Erkennungsziels und des Findens des Merkmals daraus ausgeführt.

In diesem Artikel werde ich das Ergebnis der Gliederung mit Python + OpenCV auf drei Arten veröffentlichen.

Das Originalbild

Wir haben zwei Bilder für die Verarbeitung vorbereitet.

Natur und Mensch.

Code

Hier geht es darum.

edge.py

import cv2

img = cv2.imread('xxxxxxx.jpg')

#Kantenerkennung
edge_laplacian = cv2.Laplacian(img, -1)#Laplace
edge_sobel = cv2.Sobel(img, -1, 0, 1)#Sobel
edge_canny = cv2.Canny(img, 10.0, 200.0)#Canny

#Exportdatei
cv2.imwrite('laplacian.jpg', edge_laplacian)
cv2.imwrite('sobel.jpg', edge_sobel)
cv2.imwrite('canny.jpg', edge_canny)

Ausgabeergebnis

Natur

Laplace ↓ Sobel ↓ Canny ↓

Mensch

Laplace ↓ Sobel ↓ Canny ↓