使用OpenCV编写一个简单的图像预处理程序

Question

1. 读取一张彩色图像，并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像应用高斯模糊（Gaussian Blur）来减少噪声。
3. 在模糊后的图像上使用Canny边缘检测算法，提取图像的边缘。

Answer 1

回答引用自GPT-4o，由博主小ᶻZ࿆编写，若还有疑问可评论或留言：

实现使用OpenCV编写一个简单的图像预处理程序，步骤如下：

import cv2

# 1. 读取一张彩色图像，并将其转换为灰度图像
image = cv2.imread('input_image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 2. 对灰度图像应用高斯模糊（Gaussian Blur）来减少噪声
blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

# 3. 在模糊后的图像上使用Canny边缘检测算法，提取图像的边缘
edges = cv2.Canny(blurred_image, 100, 200)

# 展示处理后的图像
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 保存结果
cv2.imwrite('output_edges.jpg', edges)

解释：
读取图像并转换为灰度图像： 使用 cv2.imread() 函数读取彩色图像，并通过 cv2.cvtColor() 将其转换为灰度图像。

高斯模糊： 使用 cv2.GaussianBlur() 函数对图像进行模糊处理，使用一个5x5的核来减少图像噪声。

Canny边缘检测： 使用 cv2.Canny() 函数对图像进行边缘检测，输入低阈值100，高阈值200。

注意：
在实际使用时，你需要将 'input_image.jpg' 替换为你实际的输入图像路径。

如有帮助，题主可以帮忙采纳一下嘛，谢谢~