Python边缘增强函数 边缘计算仿真python

3种python3的canny边缘检测之静态，可调节和自适应

先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测：

内容：

1 canny的边缘检测的介绍。

2 三种方法的canny的边缘检测，由浅入深地介绍：固定值的静态，可自调节的，自适应的。

说明：

1 环境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。

2 图片：来自品阅网正版免费图库。

3 实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章：

上述的代码，本机均有报错，故对代码进行修改，注释和运行。

初级canny：

1 介绍：opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用：

即可得到边缘检测的结果ret，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。

2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。

3 Canny函数及使用：

4 Canny边缘检测流程：

去噪 -- 梯度 -- 非极大值抑制 -- 滞后阈值

5 代码：

6 操作和过程：

7 原图：

8 疑问：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值，一般人怎么知道具体数值是多少，才是最佳的呀？所以，这是它的缺点。

中级canny：

1 中级canny，就是可调节的阈值，找到最佳的canny边缘检测效果。

2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。

3 代码：

4 操作和效果：

5 原图：

高级canny：

1 自适应canny的算法：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)

即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1，t2。

2 文件结构：

3 main.py代码：

4 dog.py代码：

5 bilateralfilt.py代码：

6 原图：

7 效果图：本文第一个gif图，此处省略。

小结：

1 本文由浅入深，总结的很好，适合收藏。

2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测，很有帮助。

3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章，虽然我进行代码的删除，注释，修改，优化等操作，故我不标注原创，对原作者表达敬意。

4 自己总结和整理，分享出来，希望对大家有帮助。

相关问答

Q1: Python中tuple()函数的基本语法是什么？

Python中tuple()函数的基本语法如下：

tuple(iterable)

其中，iterable是一个可迭代的对象，例如一个列表或一个字符串。tuple()函数会将这个可迭代对象转换为一个元组，并返回结果。

例如，如果我们有一个列表 mylist = [1, 2, 3]，我们可以使用tuple()函数将其转换为元组：

mytuple = tuple(mylist)

这样，mytuple就是一个包含三个元素的元组，即 (1, 2, 3)。

总的来说，Python中tuple()函数的基本语法是将一个可迭代的对象转换为一个元组，并返回结果。

Q2: ❤️【Python从入门到精通】（二十七）更进一步的了解Pillow吧！

本文是接上一篇 ❤️【Python从入门到精通】（二十六）用Python的PIL库（Pillow）处理图像真的得心应手❤️ 进一步介绍Pillow库的使用， 本文将重点介绍一些高级特性：比如如何利用Pillow画图形（圆形，正方形），介绍通过Pillow库给图片添加水印；同时对上一篇文章未介绍的常用知识点进行补充说明。希望对读者朋友们有所帮助。

上一篇文章已经介绍了Image模块，但是介绍的还不够全面，例如如何从网页中读取图片没有介绍到，如何裁剪图片都没有介绍到。

读取网页中的图片的基本实现方式是：首先利用requests库读取当前图片链接的内容，接着将内容转成二进制数据，在通过open方法将该二进制数据，最后通过save方法进行保存。

读取结果是：

通过crop方法可以从图片中裁剪出一个指定大小的区域。裁取的区域范围是 (left, upper, right, lower) 比如从某个宽高都是400的图片中裁剪一个是宽高都是100的正方形区域，只需要指定裁剪区域的坐标是: (0, 0, 100, 100)

有裁剪还有一个方法就是重新设置图片大小的方法 resize，比如将前面400 400的图片 修改成 300 200，只需要调用resize方法

通过 convert方法进行图片模式的转换

前面介绍的ImageDraw库，只是介绍了利用它来向图片写入文本，其实ImageDraw模块还有一个更有用的途径，就是可以通过它来画各种图形。

首先创建一个600*600的画布。然后再画布中画出一个正方形，画直线的方法是 line方法。

ImageDraw.line(xy, fill=None, width=0, joint=None)

在xy的坐标之间画一条直线

xy-- 在两个坐标点之间画一条直线，坐标点的传入方式是[(x, y), (x, y), ...]或者[x, y, x, y, ...]

fill-- 直线的颜色

width-- 直线的宽度

画一个边框宽度为2px，颜色为蓝色的，面积为400*400的正方形。

ImageDraw.arc(xy, start, end, fill=None, width=0)

在给定的区域范围内，从开始角到结束角之间绘制一条圆弧

xy-- 定义边界框的两个点，传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ，其中 x1=x0,y1=y0

start -- 起始角度，以度为单位，从3点钟开始顺时针增加

end-- 结束角度，以度为单位

fill-- 弧线的颜色

width--弧线的宽度

这里就是画了一个半圆，如果结束角度是360度的话则就会画一个完整的圆。

画圆通过ImageDraw.ellipse(xy, fill=None, outline=None, width=1) 方法，该方法可以画出一个给定范围的圆

xy-- 定义边界框的两个点，传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ，其中 x1=x0,y1=y0

outline-- 轮廓的颜色

fill --- 填充颜色

width-- 轮廓的宽度

ImageDraw.chord(xy, start, end, fill=None, outline=None, width=1) 方法用来画半圆，跟arc()方法不同的是它会用直线将起始点和结束点连接起来

xy-- 定义边界框的两个点，传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ，其中 x1=x0,y1=y0

outline-- 轮廓的颜色

fill --- 填充颜色

width-- 轮廓的宽度

ImageDraw.pieslice(xy, start, end, fill=None, outline=None, width=1)

类似于arc()方法，不过他会在端点和圆点之间画直线

xy-- 定义边界框的两个点，传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ，其中 x1=x0,y1=y0

start -- 起始角度，以度为单位，从3点钟开始顺时针增加

end-- 结束角度，以度为单位

fill-- 弧线的颜色

width--弧线的宽度

ImageDraw.rectangle(xy, fill=None, outline=None, width=1)

xy-- 在两个坐标点之间画一条直线，坐标点的传入方式是[(x, y), (x, y), ...]或者[x, y, x, y, ...]

outline-- 轮廓的颜色

fill-- 填充的颜色

width-- 轮廓线的宽度

ImageDraw.rounded_rectangle(xy, radius=0, fill=None, outline=None, width=1) 该方法可以画一个圆角矩形

xy-- 在两个坐标点之间画一条直线，坐标点的传入方式是[(x, y), (x, y), ...]或者[x, y, x, y, ...]

radius-- 角的半径

outline-- 轮廓的颜色

fill-- 填充的颜色

width-- 轮廓线的宽度

这里有个问题，就是画好的图形如何从Image中扣出来呢？

ImageEnhance模块主要是用于设置图片的颜色对比度亮度锐度等啥的，增强图像。

原始图像

ImageFilter模块主要用于对图像进行过滤，增强边缘，模糊处理，该模块的使用方式是 im.filter(ImageFilter) 。

其中ImageFilter按照需求传入指定的过滤值。

下面一个个试下效果

4.边缘增强

ImageGrab模块主要用于对屏幕进行截图，通过grab方法进行截取，如果不传入任何参数则表示全屏幕截图，否则是截取指定区域的图像。其中box格式是：(x1,x2,y1,y2)

利用Pillow库可以轻易的对图像增加水印

首先，用PIL的Image函数读取图片

接着，新建一张图(尺寸和原图一样)

然后，在新建的图象上用PIL的ImageDraw把字给画上去，字的颜色从原图处获取。

原图

添加文字后的效果图

本文详细介绍了Pillow库的使用，希望对读者朋友们有所帮助。

Pillow官方文档

需要获取源码的小伙伴可以关注下方的公众号，回复【python】

Q3: Python中冷门但非常好用的内置函数

Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性

Counter

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：

容器名简介

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数

deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面

Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能

OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序

defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值

UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化

UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化

UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化

其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法

举例

#统计词频

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。

elements()

返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])

返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：

Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。

输入：words = ["bella", "label", "roller"]

输出：["e", "l", "l"]

输入：words = ["cool", "lock", "cook"]

输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的

sorted

在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表

对列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all

all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True。

all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0

True

all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素

False

all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0

True

all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元组

Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：

s1='Hello'

s2='World'

print(f'{s1} {s2}!')

# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}')

# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。

本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~

Q4: divmod在python中是什么函数？

divmod在python中是内置函数。

divmod函数是PythonPython边缘增强函数的内置函数Python边缘增强函数，它可以把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组（a // b，a % b)。divmod()是python标准库的一部分，该库以两个数字作为参数，并将其除法的商和余数作为元组给出。它在许多数学应用中很有用，例如检查数字的可除性并确定数字是否为质数。

在下面的示例中，查看整数和浮点数的情况。在divmod()它们的应用上，我们得到一个结果元组，该元组也可以包含整数和浮点值。＃with integers

print("5 and 2 give:",divmod(5,2))

print("25 and 5 give:",divmod(25,5))

# with Floats

print("5.6 and 2 give:",divmod(5.6,2))

print("11.3 and 9.2 give:",divmod(11.3,9.2))

输出结果

运行上面的代码给我们以下结果－5 and 2 give: (2, 1)

Q5: python函数有哪些

1、print()函数Python边缘增强函数：打印字符串;

2、raw_input()函数Python边缘增强函数：从用户键盘捕获字符;

3、len()函数Python边缘增强函数：计算字符长度;

4、format()函数：实现格式化输出;

5、type()函数：查询对象的类型;

6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;

7、id()函数：获取对象的内存地址;

8、help()函数：Python的帮助函数;

9、s.islower()函数：判断字符小写;

10、s.sppace()函数：判断是否为空格;

11、str.replace()函数：替换字符;

12、import()函数：引进库;

13、math.sin()函数：sin()函数;

14、math.pow()函数：计算次方函数;

15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;

16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;

17、time.sleep()函数：停止一段时间;

18、random.randint()函数：产生随机数;

19、range()函数：返回一个列表Python边缘增强函数，打印从1到100;

20、file.read()函数：读取文件返回字符串;

21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;

22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;

23、split()函数：用什么来间隔字符串;

24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;

25、isalpha()函数：判断是否全为字符;

26、isdigit()函数：判断是否全为数字;

27、 lower()函数：将数据改成小写;

28、upper()函数：将数据改成大写;

29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;

30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;

31、file.write()函数：写入函数;

32、file.writeline()函数：写入文件;

33、abs()函数：得到某数的绝对值;

34、file.sort()函数：对书数据排序;

35、tuple()函数：创建一个元组;

36、find()函数：查找 返回的是索引;

37、dict()函数：创建字典;

38、clear()函数：清楚字典中的所有项;

39、copy()函数：复制一个字典Python边缘增强函数，会修改所有的字典;

40、 get()函数：查询字典中的元素。

…………

关于Python边缘增强函数和边缘计算仿真python的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。