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import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
img= cv2.imread('39.jpg')#加載圖片
cv2.namedWindow('Canny edge detect')#設置窗口,cv2.WINDOW_NORMAL表示窗口大小可自動調節
cv2.namedWindow('Original Image',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow('Canny edgeImage',cv2.WINDOW_NORMAL)
def nothing(x):#回調函數
pass
#創建兩個滑動條，分別控制minVal(最小閾值)、maxVal(最大閾值).
# minVal:滑動條名稱; 'Canny edge detect':窗口名; 60:滑動條默認滑動位置; 300:最大值 ; nothing:回調函數
cv2.createTrackbar('minVal','Canny edge detect',60,300,nothing)
cv2.createTrackbar('maxVal','Canny edge detect',100,400,nothing)
while(1):
#獲得滑動條所在的位置
#cv2.getTrackbarPos(滑動條名稱，窗口名);
minVal = cv2.getTrackbarPos('minVal','Canny edge detect')
maxVal = cv2.getTrackbarPos('maxVal','Canny edge detect')
#Canny邊緣檢測
#cv2.Canny函數參數解析：
# img:原圖像名
# minVal:最小梯度
# maxVal:最大梯度
# 5 ：5*5大小的高斯濾波器(卷積核)，用來消除噪聲影響
# L2gradient :求圖像梯度，從而進行去除非邊界上的點（非極大值抑制）
edgeImage = cv2.Canny(img,minVal,maxVal,5,L2gradient=True)
L2gradient，它可以用來設定 求梯度大小的方程。如果設為 True，就會使用方程，
否則 False ,使用方程：
其中Gx,Gy為使用 Sobel 算子的計算水平方向和豎直方向的一階導數。
#顯示圖片
cv2.imshow('Original Image',img) #原圖
cv2.imshow('Canny edgeImage',edgeImage) # Canny檢測后的圖
k = cv2.waitKey(1)
if k ==ord('w')& 0xFF: # 按 w 退出
break
cv2.destroyAllWindows()#銷毀窗口
效果圖如下。
總結
以上所述是小編給大家介紹的使用OpenCV-python3實現滑動條更新圖像的Canny邊緣檢測功能，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對億速云網站的支持！
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