에지 검출 (라플라시안, 소벨, 캐니)
실행 환경
Google 공동체
Google Colaboratory에서 이미지를 로드할 준비
from google.colab import files
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
필요한 라이브러리 로드
import cv2 #opencv
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
이미지 준비
img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
코드
#オリジナル画像
plt.subplot(2,3,1)
plt.axis('off')
plt.title("Original", fontsize=10)
plt.imshow(gray)
#ラプラシアン
plt.subplot(2,3,4)
plt.axis('off')
plt.title("Laplacian", fontsize=10)
dst = cv2.Laplacian(gray,ddepth = -1)
plt.imshow(dst)
#Sobel
plt.subplot(2,3,5)
plt.axis('off')
plt.title("Sobel", fontsize=10)
dst = cv2.Sobel(gray,ddepth = -1,dx = 0,dy = 1) #dx,dyで微分字数を決める。
plt.imshow(dst)
#Sobel
plt.subplot(2,3,6)
plt.axis('off')
plt.title("Canny", fontsize=10)
dst = cv2.Canny(gray,threshold1 = 64,threshold2 = 128)
#threshold1と2は、小さいほうがエッジ同士の接合に用いられる。
#大きいほうが強いエッジの初期検出に使われる。
plt.imshow(dst)
plt.show()
결과
Reference
이 문제에 관하여(에지 검출 (라플라시안, 소벨, 캐니)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/Ksandesu/items/4787681d572d97472aaa
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
from google.colab import files
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drive.mount('/content/drive')
필요한 라이브러리 로드
import cv2 #opencv
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
이미지 준비
img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
코드
#オリジナル画像
plt.subplot(2,3,1)
plt.axis('off')
plt.title("Original", fontsize=10)
plt.imshow(gray)
#ラプラシアン
plt.subplot(2,3,4)
plt.axis('off')
plt.title("Laplacian", fontsize=10)
dst = cv2.Laplacian(gray,ddepth = -1)
plt.imshow(dst)
#Sobel
plt.subplot(2,3,5)
plt.axis('off')
plt.title("Sobel", fontsize=10)
dst = cv2.Sobel(gray,ddepth = -1,dx = 0,dy = 1) #dx,dyで微分字数を決める。
plt.imshow(dst)
#Sobel
plt.subplot(2,3,6)
plt.axis('off')
plt.title("Canny", fontsize=10)
dst = cv2.Canny(gray,threshold1 = 64,threshold2 = 128)
#threshold1と2は、小さいほうがエッジ同士の接合に用いられる。
#大きいほうが強いエッジの初期検出に使われる。
plt.imshow(dst)
plt.show()
결과
Reference
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import cv2 #opencv
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
코드
#オリジナル画像
plt.subplot(2,3,1)
plt.axis('off')
plt.title("Original", fontsize=10)
plt.imshow(gray)
#ラプラシアン
plt.subplot(2,3,4)
plt.axis('off')
plt.title("Laplacian", fontsize=10)
dst = cv2.Laplacian(gray,ddepth = -1)
plt.imshow(dst)
#Sobel
plt.subplot(2,3,5)
plt.axis('off')
plt.title("Sobel", fontsize=10)
dst = cv2.Sobel(gray,ddepth = -1,dx = 0,dy = 1) #dx,dyで微分字数を決める。
plt.imshow(dst)
#Sobel
plt.subplot(2,3,6)
plt.axis('off')
plt.title("Canny", fontsize=10)
dst = cv2.Canny(gray,threshold1 = 64,threshold2 = 128)
#threshold1と2は、小さいほうがエッジ同士の接合に用いられる。
#大きいほうが強いエッジの初期検出に使われる。
plt.imshow(dst)
plt.show()
결과
Reference
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plt.axis('off')
plt.title("Original", fontsize=10)
plt.imshow(gray)
#ラプラシアン
plt.subplot(2,3,4)
plt.axis('off')
plt.title("Laplacian", fontsize=10)
dst = cv2.Laplacian(gray,ddepth = -1)
plt.imshow(dst)
#Sobel
plt.subplot(2,3,5)
plt.axis('off')
plt.title("Sobel", fontsize=10)
dst = cv2.Sobel(gray,ddepth = -1,dx = 0,dy = 1) #dx,dyで微分字数を決める。
plt.imshow(dst)
#Sobel
plt.subplot(2,3,6)
plt.axis('off')
plt.title("Canny", fontsize=10)
dst = cv2.Canny(gray,threshold1 = 64,threshold2 = 128)
#threshold1と2は、小さいほうがエッジ同士の接合に用いられる。
#大きいほうが強いエッジの初期検出に使われる。
plt.imshow(dst)
plt.show()
Reference
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