如何理解這段python程序

convolve 這個函數應該是 輸入的numpy.array，按照權值weight，

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以(i，j)點的鄰域 行列式(i:i+w，j+j+h)和行列式wight進行 行列式相乘 得到的結果為新的(i，j)

說白了就是權值的相加減的問題，梯度不剃度我就不知了額

3種python3的canny邊緣檢測之靜態，可調節和自適應

先看高級版的python3的canny的自適應邊緣檢測：

內容：

1 canny的邊緣檢測的介紹。

2 三種方法的canny的邊緣檢測，由淺入深地介紹：固定值的靜態，可自調節的，自適應的。

說明：

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

2 圖片：來自品閱網正版免費圖庫。

3 實現自適應閾值的canny邊緣檢測的參考代碼和文章：

上述的代碼，本機均有報錯，故對代碼進行修改，注釋和運行。

初級canny：

1 介紹：opencv中給出了canny邊緣檢測的接口，直接調用：

即可得到邊緣檢測的結果ret，其中，t1，t2是需要人為設置的閾值。

2 python的opencv的一行代碼即可實現邊緣檢測。

3 Canny函數及使用：

4 Canny邊緣檢測流程：

去噪 -- 梯度 -- 非極大值抑制 -- 滯后閾值

5 代碼：

6 操作和過程：

7 原圖：

8 疑問：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人為設置的閾值，一般人怎么知道具體數值是多少，才是最佳的呀？所以，這是它的缺點。

中級canny：

1 中級canny，就是可調節的閾值，找到最佳的canny邊緣檢測效果。

2 采用cv2.createTrackbar來調節閾值。

3 代碼：

4 操作和效果：

5 原圖：

高級canny：

1 自適應canny的算法：

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

即算法在運行過程中能夠自適應地找到較佳的分割閾值t1，t2。

2 文件結構：

3 main.py代碼：

4 dog.py代碼：

5 bilateralfilt.py代碼：

6 原圖：

7 效果圖：本文第一個gif圖，此處省略。

小結：

1 本文由淺入深，總結的很好，適合收藏。

2 對于理解python的opencv的canny的邊緣檢測，很有幫助。

3 本文高級版canny自適應的算法參考2篇文章，雖然我進行代碼的刪除，注釋，修改，優化等操作，故我不標注原創，對原作者表達敬意。

4 自己總結和整理，分享出來，希望對大家有幫助。

python庫skimage 實現canny邊緣探測

請參考： Canny算法python手動實現

請參考： Canny邊緣檢測算法原理及opencv實現

skimage.feature.canny(image, sigma=1.0, low_threshold=None, high_threshold=None, mask=None, use_quantiles=False)

sigma：高斯濾波器的標準差

low_threshold：Canny算法最后一步中，小于該閾值的像素直接置為0

high_threshold：Canny算法最后一步中，大于該閾值的像素直接置為255

邊緣檢測之孤立點檢測及Python實現

邊緣即指圖像中連接在一起的像素值發生突變的像素點的集合，故邊緣檢測則為檢測出圖像中所有的邊緣

根據邊緣像素的像素值突變的特性，可以想象到 導數 是一種即為有效的手段。而在圖像中的像素值是離散的值，故在實際邊緣檢測算法中采用 差分 來近似導數。

即 一階導數

而對于 二階導數

又根據一階導數的差分公式可得

而對于上式，可知其為關于 的差分，故 可得到關于 的差分

綜上可知

在圖像中，灰度值的變化是雙向的—— 軸與 軸。換句話說，在檢測邊緣像素點時，需要考慮到兩個方向的梯度。而拉普拉斯算子在二維空間的表達式為

即為兩個方向上的二階導數之和，而二階導數相對于一階導數對于像素點的變化更為敏感，則應用拉普拉斯算子可十分有效的檢測到孤立點。當然，也正因為拉普拉斯算子對于變化十分敏感，噪聲對其的影響較大。

根據1.2中二階導數的推導式，可得拉普拉斯算子如下

在點 計算的拉普拉斯算子的絕對值大于指定的閾值時（即該點的像素值變化明顯），則認為該點為邊緣點；對于輸出圖像中該位置為亮點。否則，為暗點。表達式如下

在計算圖像中的一階導數與二階導數時，空間濾波器是常用計算方法。計算過程為模板系數與在計算點處模板所對應的像素點的灰度值的乘積之和。當模板系數之和為 時，表示對于恒定灰度區域計算的模板想要為 。

空間濾波器模板

對應灰度值

兩個矩陣元素對應相乘相加則為拉普拉斯算子

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