[Python] OpenCV 기초 13 - 이미지 검출

1. Canny Edge Detection

cv2.Canny([이미지], 하위 임계값, 상위임계값)

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

canny = cv2.Canny(img, 170,200)
# 170보다 작으면 임계값 x, 200보다 크면 임계값(경계선)


cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('canny',canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

- 원본 이미지

- 이미지 검출

 

 

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

def empty(pos):
    pass

name = 'Trackbar'
cv2.namedWindow(name)
cv2.createTrackbar('threshold1', name, 0, 255, empty) # minvalue
cv2.createTrackbar('threshold2', name, 0, 255, empty) #maxvalue

while True:
    threshold1 = cv2.getTrackbarPos('threshold1',name)
    threshold2 = cv2.getTrackbarPos('threshold2',name)

    canny = cv2.Canny(img, threshold1,threshold2)
# 대상 이미지, minvalue(하위 임계값), maxvalue(상위임계값)



    cv2.imshow('img',img)
    cv2.imshow(name,canny)
    
    if cv2.waitKey(0) == ord('q'):
        break
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

trackbar를 생성하여 경계값을 조정할 수도 있다.