使用OpenCV python在一个窗口中结合几个Canny边缘检测

问题描述

我用不同的阈值进行了3个canny边缘检测，然后以不同的方式更改了颜色线，现在我想将所有这些线组合在一起显示在一个窗口中。例如以下图片： Edge detection with different colors

这是到目前为止的代码：

edges1 = cv2.Canny(frame,30,50)
rgb1 = cv2.cvtColor(edges,cv2.COLOR_GRAY2RGB) # RGB for matplotlib,BGR for imshow() !

edges2 = cv2.Canny(frame,20,60)
rgb2 = cv2.cvtColor(edges,cv2.COLOR_GRAY2RGB) 

edges3 = cv2.Canny(frame,40,40)
rgb3 = cv2.cvtColor(edges,cv2.COLOR_GRAY2RGB) 


# multiply with another array to change line colors:
rgb1 *= np.array((1,0),np.uint8) 
rgb2 *= np.array((0,1,np.uint8)
rgb3 *= np.array((0,1),np.uint8)



cv2.imshow('Deteksi Tepi dengan Canny',rgb1)

解决方法

在Python / OpenCV中，我相信您可以对色框图像进行Canny边缘检测，结果将是一张带有颜色边缘的图像。

OpenCV按BGR顺序使用颜色。 Matplotlib使用RGB顺序的颜色。但是，如果使用RGB顺序，则cv2.imshow（将显示错误的颜色）。它需要BGR订单。

如果框架是彩色的，那就做

canny = cv2.Canny(frame,30,50)

或者，将通道从帧中分离出来，并对每个通道进行精巧边缘处理。然后将3个canny结果合并到每个颜色通道中。

b,g,r = cv2.split(frame)
b_edge = cv2.Canny(b,50)
g_edge = cv2.Canny(g,50)
r_edge = cv2.Canny(r,50)
edge = cv2.merge([b_edge,g_edge,r_edge])
cv2.imshow('Color Canny',edge)