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(shè)置窗口,cv2.WINDOW_NORMAL表示窗口大小可自動調(diào)節(jié)
cv2.namedWindow('Original Image',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow('Canny edgeImage',cv2.WINDOW_NORMAL)
def nothing(x):#回調(diào)函數(shù)
  pass
#創(chuàng)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(diào)函數(shù)
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(shù)參數(shù)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)

 #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