Numpy 检测边缘

边缘检测（http://en.wikipedia.org/wiki/Edge_detection）是另一项流行的图像处理技术。scikit-image实现了一个Canny滤波器。该滤波器基于高斯分布的标准差，可以直接用来做边缘检测。除了二维数组中的图像数据，该滤波器还接受下列参数：

• 高斯分布的标准差
• 下边界阈值
• 上边界阈值

具体步骤

我们使用的图像和上一攻略相同，代码实现也基本相同。你只需要特别注意调用Canny滤波器函数的那一行代码。

from sklearn.datasets import load_sample_images
from matplotlib.pyplot import imshow, show, axis
import numpy
import skimage.filter

dataset = load_sample_images()
img = dataset.images[0]
edges = skimage.filter.canny(img[..., 0], 2, 0.3, 0.2)
axis('off')
imshow(edges)
show()

上述代码生成了一幅由原始图像中的边缘构成的图像，具体如下图所示。