當我們在用Python進行影像處理或影像辨識時，經常會出現需要辨識圖形輪廓的情況，特別是在寫動態辨識相關的應用時這種情形尤為常見，今天就來教大家如何用OpenCV進行圖形邊緣偵測。

OpenCV中對邊緣偵測有一個十分便利的函式―—cv2.Canny，可以繪出圖片的邊緣輪廓，但只有用於灰階圖片的時候效果比較明顯，所以在使用這個函式之前要記得先將彩色圖片轉成灰階圖。

import cv2
 
image = cv2.imread('image.jpg')

匯入圖片之後，用之前說過的cv2.cvtColor函式將圖片轉成灰階：

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

cv2.GaussianBlur是OpenCV用於將圖片平滑、模糊化的函式，中文翻譯是高斯濾波，之後的章節會深入講解。

canny = cv2.Canny(blurred, 30, 150)

cv2.Canny的基本參數分別為灰階圖片，最小門檻值和最大門檻值，只有色調在門檻內的灰階像素能被辨識為圖片邊緣，門檻值可自行定義。

設定完參數之後，把原始圖片和轉換完的圖片印出來看看吧：

cv2.imshow('color', image)
cv2.imshow('Result', canny)
cv2.waitKey(0)

是不是很神奇呢！只要短短幾行程式碼就能夠把圖片的邊緣大致抓出來，大大減少了我們的工作量！