【opencv 】 medianBlur中值濾波 Canny邊緣檢測

###原圖

讀入圖片：

gray = cv2.imread('p1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

中值濾波，去噪：

gray = cv2.medianBlur(gray,5)

得到圖像邊緣：

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize = 3)

###1 medianBlur函數原型

void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)

#####參數說明
src 輸入圖形
dst 輸出圖像
ksize 濾波模板的尺寸大小
###2 Canny函數原型

void cvCanny(
    const CvArr* image,   
    CvArr* edges,        
    double threshold1,double threshold2,
    int aperture_size=3
);

#####參數說明

• image 輸入圖像（需爲灰度圖像）
• image 表示輸出的邊緣圖像（單通道黑白圖）
• threshold1 threshold2 兩個閾值，小的控制邊緣連接，大的控制強邊緣的初始分割
  如果一個像素的梯度大於上限值，則認爲是邊緣像素，如果小於下限閾值，則拋棄，如若點的梯度在兩者之間，則當這個點與高於上限值的像素點連接時才保留，否則刪除。
• aperture_size 算子內核大小 ，表示Sobel 算子大小，默認爲3即表示一個3*3的矩陣