機(jī)器視覺(jué)（machine vision)或者計(jì)算機(jī)視覺(jué)（computer vision)是用機(jī)器人代替人眼進(jìn)行測(cè)量和判斷，是模式識(shí)別研究的一個(gè)重要方面。計(jì)算機(jī)視覺(jué)通常分為低層視覺(jué)與高層視覺(jué)兩類，低層視覺(jué)主要執(zhí)行預(yù)處理功能，如邊緣檢測(cè)、移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、紋理分析，以及立體造型、曲面色彩等，主要目的是使得看見的對(duì)象更突出。

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是指通過(guò)圖像攝取裝置將被攝取的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和寬度、顏色等佶息，轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算，抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。機(jī)器視覺(jué)的主要研目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)具有通過(guò)二維圖像認(rèn)知三維壞境信息的能力，能夠感知與處理三維環(huán)境中物體的形狀、位置、姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)等幾何信息。

在機(jī)器視覺(jué)中, 一個(gè)非?；A(chǔ)的操作就是圖像處理,而在圖像處理中有一個(gè)比較重要的知識(shí)就是邊緣象提取。邊緣提取，指數(shù)字圖像處理中，對(duì)于圖片輪廓的一個(gè)處理。對(duì)于邊界處灰度值變化比較劇烈的地方，就定義為邊緣。也就是拐點(diǎn)，拐點(diǎn)是指函數(shù)發(fā)生凹凸性變化的點(diǎn)和高數(shù)的導(dǎo)數(shù)有聯(lián)系，將某個(gè)指定的物體的邊緣進(jìn)行提取出來(lái)。而用python+ opencv可以很方便地進(jìn)行邊緣提取操作。

使用imread()函數(shù)讀取圖片，使用的測(cè)試圖片如下：

使用threshold()函數(shù)將圖片二值化，二值化即指圖片僅有黑白二色，運(yùn)行結(jié)果如下：

接著使用Canny()函數(shù)提取圖片邊緣，運(yùn)行結(jié)果如下：

然后將圖片反相，即黑白色互換以明確圖片邊緣，運(yùn)行結(jié)果如下：

到這里整個(gè)圖片邊緣提取就完成了。

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