MATLAB 的 Canny 滤波器的 Python 实现答案

【问题标题】：Python Implementation of MATLAB's Canny FilterMATLAB 的 Canny 滤波器的 Python 实现
【发布时间】：2015-07-28 18:14:04
【问题描述】：

在 MATLAB 中调用以下函数将 Canny 过滤器应用于图像：

edges = edge(image, 'Canny');

我知道有两个 Python 函数可以实现 Canny 过滤器：

import cv2

edges = cv2.Canny(image)

和

from skimage import feature

edges = feature.canny(image)

但是，这些 Python 函数都不能像 MATLAB 那样计算滤波器的高阈值和低阈值。根据this neuroimaging paper，

。 . .默认的 MATLAB 算法 [生成] 两个阈值，使得高阈值被计算为不超过 30% 的像素被检测为边缘的最低值，而低阈值定义为高阈值的 40% .

是否有 Python 实现可以做到这一点？

【问题讨论】：

scikit-image 源在这里：github.com/scikit-image/scikit-image/blob/master/skimage/… 应该很容易适应做你想做的事。
@StefanvanderWalt 你们会对这样的拉取请求感兴趣吗？有很多 matlab 用户正在过渡到 python，所以我认为对此有相当广泛的需求，但如果你不希望没有独立理由的情况下复制 matlab 的代码，我会理解。
我认为如果这是一个有用的功能，我们没有理由不实施它。这样做时请注意不要查看使用不同许可编写的任何代码。

标签： python matlab opencv image-processing scikit-image

【解决方案1】：

您应该先将 Canny 参数传递给canny()，然后在您的 Python 代码中运行它

我：图片名称
下限：
上限：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('lena.png')
edges = cv2.Canny(img,....,....,L2gradient=False/True)

plt.imshow(edges,cmap='gray')
plt.show()

【讨论】：

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我不明白这是如何回答问题的。