使用OpenCV python在一个窗口中组合多个Canny边缘检测

我用不同的阈值进行了三次canny边缘检测，然后以不同的方式更改颜色线，现在我想将所有这些线组合在一个窗口中显示。下面是一张图片，例如：

这是我到目前为止的代码：

edges1 = cv2.Canny(frame,30,50)
rgb1 = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2RGB) # RGB for matplotlib, BGR for imshow() !

edges2 = cv2.Canny(frame,20,60)
rgb2 = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2RGB) 

edges3 = cv2.Canny(frame,40,40)
rgb3 = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2RGB) 


# multiply with another array to change line colors:
rgb1 *= np.array((1,0,0),np.uint8) 
rgb2 *= np.array((0,1,0),np.uint8)
rgb3 *= np.array((0,0,1),np.uint8)



cv2.imshow('Deteksi Tepi dengan Canny', rgb1)

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在Python/OpenCV中，我相信您可以对彩色帧图像进行精明的边缘检测，结果将是一幅具有彩色边缘的图像

OpenCV按BGR顺序使用颜色。Matplotlib按RGB顺序使用颜色。但是如果使用RGB顺序，那么cv2.imshow（将显示错误的颜色）。它需要BGR订单

如果相框是彩色的，就这样做

canny = cv2.Canny(frame,30,50)

或者，将通道与帧分离，并对每个通道进行canny边缘处理。然后将3个canny结果组合到每个颜色通道中

b,g,r = cv2.split(frame)
b_edge = cv2.Canny(b,30,50)
g_edge = cv2.Canny(g,30,50)
r_edge = cv2.Canny(r,30,50)
edge = cv2.merge([b_edge, g_edge, r_edge])
cv2.imshow('Color Canny', edge)

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谢谢你，我以前是被制作成灰度的。但这是可行的。