1. cv2.Canny() - Canny 边缘检测

Canny 边缘检测是 OpenCV 中一种流行的边缘检测算法，由 John F. Canny 在 1986 年提出。它是一种多阶段的算法，能够检测图像中的广泛边缘。

参数说明

• image: 输入图像 (单通道灰度图)

• threshold1: 第一个阈值，用于边缘连接

• threshold2: 第二个阈值，用于强边缘检测

• apertureSize (可选): Sobel 算子的孔径大小，默认为 3

• L2gradient (可选): 布尔值，指定梯度计算方式

  • False (默认): 使用 L1 范数计算

  • True: 使用更精确的 L2 范数计算

Canny 边缘检测是计算机视觉中基础而重要的技术，常用于物体检测、图像分割等任务的预处理步骤。

2. cv2.Sobel() - Sobel 算子

参数说明:

• src: 输入图像

• ddepth: 输出图像深度 (常用 cv2.CV_8U, cv2.CV_16S, cv2.CV_32F, cv2.CV_64F)

• dx: x方向导数阶数

• dy: y方向导数阶数

• ksize (可选): Sobel 核大小 (默认=3，可选 1,3,5,7)

  • 1 表示 1x3 或 3x1 的 Scharr 滤波器

• scale (可选): 缩放因子 (默认=1)

• delta (可选): 添加到结果的增量值 (默认=0)

• borderType (可选): 边界处理方式 (默认=cv2.BORDER_DEFAULT)

3. cv2.Laplacian() - 拉普拉斯算子

参数说明:

• src: 输入图像

• ddepth: 输出图像深度 (常用 cv2.CV_8U, cv2.CV_16S, cv2.CV_32F, cv2.CV_64F)

• ksize (可选): 滤波器大小 (默认=1，表示使用 3x3 滤波器)

  • 1: 3x3 (等同于 [ [0,1,0], [1,-4,1], [0,1,0] ])

  • 其他奇数: 使用更大的高斯二阶导数核

• scale (可选): 缩放因子 (默认=1)

• delta (可选): 添加到结果的增量值 (默认=0)

• borderType (可选): 边界处理方式 (默认=cv2.BORDER_DEFAULT)

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